使用reduce函数 prev初始值设置为一个空对象 {} 遍历整个数组arr，以当前遍历的元素作为对象prev的属性，查询对象中是否存在该属性，如果存在 ，将该属性值(也就是该元素出现的次数)加1，如不存在...prev[curr]++ : prev[curr] = 1 判断当前的元素次数和最大元素出现次数，如果大于最大元素次数，就将该值赋值给最大元素次数 const arr = [1,1,2,3,4,4,4,4,4,5...] let maxNum = null // 出现最多的元素 let maxCount = 1 // 元素出现的最大次数 const obj = arr.reduce((prev,curr) => {
有序数组中出现次数超过25%的元素 链接 给你一个非递减的 有序 整数数组，已知这个数组中恰好有一个整数，它的出现次数超过数组元素总数的 25%。
1，问题简述 给你一个非递减的 有序 整数数组，已知这个数组中恰好有一个整数，它的出现次数超过数组元素总数的 25%。...请你找到并返回这个整数 2，示例 输入：arr = [1,2,2,6,6,6,6,7,10] 输出：6 3，题解思路 这道题自己采用键值对集合HashMap来做，就是很正常的逻辑思路了。...5，总结，这道题主要使用键值对集合map来做的，顺便使用了java8的用法，代码编写的方式确实很简洁了很多，对于这样的写法，如果java8不是很熟悉的话，可以使用其它的方式来做，这里自己习惯了java8...的写法，所以习惯也很难去改变，其实都是java的语法，没有必要纠结如何去写，当初学习语言的时候，自己纠结过，后面自己慢慢也就习惯了这种写法。
题目 给你一个非递减的 有序 整数数组，已知这个数组中恰好有一个整数，它的出现次数超过数组元素总数的 25%。...= 1; prev = arr[i]; } } return prev; } }; 12 ms 9.4 MB 距离25%的前后位置如果发现相同的数值
输入: [3,2,3] 输出: 3 示例 2: 输入: [2,2,1,1,1,2,2] 输出: 2 给定一个大小为 n 的数组，找到其中的多数元素。...多数元素是指在数组中出现次数大于 ⌊ n/2 ⌋ 的元素。 你可以假设数组是非空的，并且给定的数组总是存在多数元素。...} } return -1; } } Map.getOrDefault(Object key, V defaultValue)方法的作用是
——然后找出元素出现次数超过数组长度一半的元素 普遍性解法针对任何次数的统计均适用而不光只是针对出现次数超过数组长度一半的情况 """ _target = len(_list) // 2...print(_ret) return _ret def specific_solution(self, _list, _debug=False): """ 特殊性解法 假设有两个元素出现的次数都超过数组长度一半就会得出两个元素出现的次数超出了数组长度的矛盾结果...——所以超过数组长度一半的元素是唯一的 排序后在数组中间的一定是目标解 特殊性解法只能针对元素出现次数超过数组长度一半的情况 """ _list.sort() if _debug:...2,2,2,2,2,2,1,1,1,1,1], False) self.assertEqual(actual_result, 2) if __name__ == "__main__": # 找出出现次数超过数组长度一半的元素...) / x_slices 四分之一圆的面积积分为：quarter_circle_s 以上这篇Python 找出出现次数超过数组长度一半的元素实例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
2022-10-27：设计一个数据结构，有效地找到给定子数组的 多数元素 。 子数组的 多数元素 是在子数组中出现 threshold 次数或次数以上的元素。...实现 MajorityChecker 类: MajorityChecker(int[] arr) 会用给定的数组 arr 对 MajorityChecker 初始化。...int query(int left, int right, int threshold) 返回子数组中的元素 arrleft...right 至少出现 threshold 次数， 如果不存在这样的元素则返回
我在面试中经常看到的主题区域是数组、链表、字符串、二叉树，以及源于算法的问题（例如字符串算法，排序算法，如 quicksort 或基数排序，以及其他杂项），这就是你能在这篇文章中找到主要内容。...解决数组问题的关键是，你要对数组这种数据结构有一个深刻的认识，同时还要了解基本的程序流程如循环、递归以及基本的操作符。...5、如果一个数组包含多个重复元素，如何找到这些重复的数字？ 6、用 Java 实现从一个给定数组中删除重复元素？ 7、如何利用快速排序对一个整型数组进行排序？ 8、如何从一个数组中删除重复元素？...6、如何在字符串中找到重复字符？ 7、如何对给定字符串中的元音及辅音进行计数？ 8、如何计算给定字符传中特定字符出现的次数？ 9、如何找到一个字符串的全排列？...8、如何输出二叉搜索树的所有叶节点？ 9、如何在给定二叉树中计算叶节点数目？ 10、如何在给定数组中执行二分搜索？
(n, k)表示从n个不同元素中拿出k个元素的组合（Combination）总数。...出现的次数为 dp(s, i, t, j) int dp(String s, int i, String t, int j) 这道题对dp函数的定义很简单直接，题目让你求出现次数，那你就定义函数返回值为出现次数就可以.....]和s[6..]的所有子序列中计算t[1..]出现的次数。...t[0..]出现的次数； 但如果s[0]可以匹配t[0]，那么又有两种情况，这两种情况是累加的关系： 1、让s[0]匹配t[0]，那么原问题转化为在s[1..]的所有子序列中计算t[1..]出现的次数。...2、不让s[0]匹配t[0]，那么原问题转化为在s[1..]的所有子序列中计算t[0..]出现的次数。 为啥明明s[0]可以匹配t[0]，还不让它俩匹配呢？
LeetCode 第 136 号问题：给定一个非空整数数组，除了某个元素只出现一次以外，其余每个元素均出现两次。...找出那个只出现了一次的元素。...找出那个只出现了一次的元素。...解法思路 这题的难点在于 3 次，如果把数组里面的数字就当作数字本身来看的话，很难找到突破口；如果想到了位运算，那就要有一个概念就是位运算是基于位的，而不是基于数的，在这个问题中，所有的 bit 的出现次数只会有两种情况...) & (~ones); } return ones; } 06 LeetCode 第 260 号问题：给定一个整数数组 nums，其中恰好有两个元素只出现一次，其余所有元素均出现两次
一、概述 本文将讲述Bit-Map算法的相关原理,Bit-Map算法的一些利用场景，例如BitMap解决海量数据寻找重复、判断个别元素是否在海量数据当中等问题.最后说说BitMap的特点已经在各个场景的使用性...问题思考： 40亿个int占（40亿*4）/1024/1024/1024 大概为14.9G左右，很明显内存只有2G，放不下，因此不可能将这40亿数据放到内存中计算。...要快速的解决这个问题最好的方案就是将数据搁内存了，所以现在的问题就在如何在2G内存空间以内存储着40亿整数。...一个int整数在java中是占4个字节的即要32bit位，如果能够用一个bit位来标识一个int整数那么存储空间将大大减少，算一下40亿个int需要的内存空间为40亿/8/1024/1024大概为476.83...具体思路： 1个int占4字节即4*8=32位，那么我们只需要申请一个int数组长度为 int tmp[1+N/32]即可存储完这些数据，其中N代表要进行查找的总数，tmp中的每个元素在内存在占32位可以对应表示十进制数
3）分位数是数组中的元素的情况 4）分位数不是数组中的元素的情况：使用分摊法求分位数 5）numpy中计算分位数的函数：quantile() 6）pandas中计算分位数的函数：describe(...频数：指一组数据中类别变量的每个不同取值出现的次数。 频率：指每个类别变量的频数与总次数的比值，通常采用百分数表示。...中位数：将一组数据升序排列，位于该组数据最中间位置的值，就是中位数。如果数据个数为偶数，则取中间两个数值的均值。 众数：一组数据中出现次数对多的值。...count用于展示众数出现的次数 display(t.mode,t.count) sns.distplot(df["sepal length (cm)"]) plt.axvline(mean,ls=...如果index为整数(小数点后为0)，四分位的值就是数组中索引为index的元素(注意位置索引从1开始)。
，如出现错误是致命的。...//include("file.php") 可以放在PHP程序的任何位置，PHP程序执行到时才读入include指定引入的文件，如出现错误会提示 //==========================...如没有第二个参数，默认剔除掉字符串两边开头的空格 $str=trim(" sdsdfas ","a"); //从字符串第一个参数里的指定位置开始取多长（多少个）字符，字符串中第一个字符位置从0算。...，包括标签字符 $str=htmlentities(""); //返回第二个参数字符串在第一个字符串里出现的次数 $int=substr_count("abcdeabcdeablkabd","...ab"); //返回第二个字符串在第一个字符串第一次出现的位置，第一个字符位置算0 $int=strpos("asagaab","ab"); //返回第二个字符串在第一个字符串最后一次出现的位置，第一个字符位置算
、非比较排序 ☘️计数排序 把数组元素作为数组的下标，然后用一个临时数组统计该元素出现的次数，例如 temp[i] = n, 表示元素 i 一共出现了 n 次。...伪代码 CountingSort(A,B,k) let C[0..k] be a new array for i = 0 to k //后面需要使用数组C来存储A中各元素的出现次数，所以需要清零操作...C[i] = 0 for j = 1 to A.length C[A[j]] = C[A[j]] + 1 //统计A中各元素的出现次数存储在C中，C中下标为A中的元素值，与其对应的数组元素为出现次数...，如C[1] = 0，即为“1”在A中的出现次数为0 for i = 1 to k C[i] = C[i] + C[i-1] //计算A中小于等于i的一共有多少个，方便此后将i放在数组B中正确的位置上...] = C[A[j]] -1 //在B中放入一个元素，与其对应C中出现的次数-1。
在JDK8中将运算变了简单，不代表8中不需要减少hash冲突，只不过在JDK8中使用了红黑树，当数组内所有元素小于64个时会优先进行扩容，当元素大于64个并且数组中的链表长度大于8时会转换为红黑树，因此在...而JDK7后在对数组进行遍历时、对链表中的所有元素进行复制时，都需要对每一个元素的数组下标进行重新计算，然后复制到新的扩容后的数组中，这里扩容后的复制插入也是头插法。...另外JDK7的扩容在并发情况下容易出现环形链表的问题。 · 环形链表问题分析 形成环形链表关键在于这一步，在并发环境下比较危险。...假设当前map中数组的size为2，下标为1的链表中只有1个key的hash值为11的元素，并发插入两个key的hash值为5和1的的元素，根据put的特性，依次插入到头结点中。...此时在形成环形链表的情况下，如果调用了get方法，并且key的hash值与数组下标最大值求与后，结果为1，如get(9)，那么根据map的特性，会依次遍历链表，进行查找，造成了死循环。
数据预处理，将原始数据按照指定的计算规则预先做聚合计算，这样避免了查询过程中出现大量的即使计算，提升了查询性能。...，拼的都是资源和算力的大小。...如果说的宽泛一点，Presto、Impala、Doris、Clickhouse、Spark SQL、Flink SQL这些都算。...注：上面说的在线服务，指的是如阿里对几百万淘宝店主开放的数据应用生意参谋，腾讯对几十万广告主开发的广点通广告投放分析等。Presto 这是Presto官方的简介。...维度的属性值映射成多维数组的下标或者下标范围，事实以多维数组的值存储在数组单元中，优势是查询快速，缺点是数据量不容易控制，可能会出现维度爆炸的问题。
针对同一个场景的不同状况，选择使用不同的实现方式，尽可能将性能最大化。对于数据结构比较清晰的场景，会通过代码生成技术实现循环展开，以减少循环次数。 向量化执行。...这意味着仅针对SQL查询执行进行了高度优化，而Spark是一个通用执行框架，能够运行多个不同的工作负载，如ETL，机器学习等。 任务启动：Presto的查询没有太多开销。...（虽然能够处理PB级别的海量数据分析，但不是代表Presto把PB级别都放在内存中计算的。...Presto的一个权衡是不关心中间查询容错。如果其中一个Presto工作节点出现故障（例如，关闭），则大多数情况下正在进行的查询将中止并需要重新启动。...ClickHouse 作为目前所有开源MPP计算框架中计算速度最快的，它在做多列的表，同时行数很多的表的查询时，性能是很让人兴奋的，但是在做多表的join时，它的性能是不如单宽表查询的。
Example: Input: [4,3,2,7,8,2,3,1] Output: [2,3] 大意： 给出一个整型数组， 1 ≤ a[i] ≤ n （n为数组的尺寸），一些元素出现了两次...找到所有数组中出现了两次的元素。 你能不能不使用额外的空间，在O（n）时间内完成？...例子： 输入： [4,3,2,7,8,2,3,1] 输出： [2,3] 思路： 题目说明了数组中元素的范围，那么可以依此创建一个长度为n的新整型数组，其每个位置的值大小表示对应数字出现的次数...，遍历原数组，遇到那个数字就将新数组对应值的位置的元素值加一，就记录下每个数字出现的次数了，之后找出出现次数为2的添加到结果List中即可。...，没遇到一个元素，将其值对应的位置上的那个元素取负数，当然因为元素的值是从1开始的，所以变成位置的时候都要减一，每次换成位置时都要用绝对值来算，因为出现了两次的元素，在之前就已经被变成负数了，所以借此可以判断
摩尔投票算法介绍 摩尔投票算法（Boyer-Moore Majority Vote Algorithm）是一种用于查找数组中出现次数超过一半的主要元素的高效算法。...下面是该算法的基本原理： 初始化两个变量 candidate 和 count，其中 candidate 用于保存候选主要元素，count 用于记录候选主要元素出现的次数。...这个算法的核心思想在于消除不同元素对，最终剩下的元素就是主要元素，因为主要元素的出现次数超过一半。算法的优点是只需要进行一次遍历，具有较低的时间复杂度和空间复杂度。...摩尔投票算法适用于大多数寻找主要元素的问题，例如，查找出现次数超过一半的元素，查找众数等。它是一个高效的算法，通常用于解决此类问题。...案例 假设我们有一个数组 [2, 2, 1, 1, 1, 2, 2]，我们要找出其中出现次数超过一半的主要元素。 初始化 candidate 为 2，count 为 1，开始遍历数组。
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