2018.03.07 leetcode 打卡 #169. Majority Element

169. Majority Element

Approch #1 Brute Force
暴风(Brute Force) 算法是普通的模式匹配算法，BF算法的思想就是将目标串 S 的第一个字符与模式串 T 的第一个字符进行匹配，若相等，则继续比较 S 的第二个字符和 T 的第二个字符；若不相等，则比较 S 的第二个字符和T的第一个字符，依次比较下去，直到得出最后的匹配结果。Brute Force iterates over  the array ,and then iterates each element to count its occurences .class Solution:
def majorityElement(self,nums):
majority_count = len(nums)/2 #define majority count number
for num in nums:
count = sum(1 for element in nums if element == num) #iterate each element
if count > majority_count:
return numApproach # 2  Hash
max(,key = function) #Approch #2 Hash
#counter函数 计算每个元素出现的次数 并以字典的方式返回
from collections import Counter
class Solution:
def majorityElement(self,nums):
counts = Counter(nums)
return max(counts.keys(),key= counts.get) #max函数的key参数代表一个函数，返回符合此函数的最大值。2018.03.08 妇女节快乐啊
看到一句话：“Without ‘HER’even 'HERO' is ’‘0’”
续更 其实就是把kaggel算法看了下 接下来争取自己能写出来！
Approach #3  sorting
Algorithm:因为majority element 出现次数大于n/2,所以将数组排序后，n/2位置的元素就是M Eimport numpy as np
class Solution:
def majorityElement(self,nums):
nums.sort()
return nums[len(nums)//2]