假设我们在C ++中有一个向量/数组，我们希望计算这N个元素中哪一个具有最大重复出现次数并输出最高计数。哪种算法最适合这项工作。
示例：
int a = { 2, 456, 34, 3456, 2, 435, 2, 456, 2}
输出为4，因为2次出现4次。这是2次发生的最大次数。
答案 0 :(得分：18)
对数组进行排序，然后快速传递以计算每个数字。该算法具有O（N * logN）复杂度。
或者，使用数字作为键创建哈希表。在哈希表中存储您键入的每个元素的计数器。你将能够在一次通过中计算所有元素;但是，算法的复杂性现在取决于哈希函数的复杂性。
答案 1 :(得分：10)
针对空间进行了优化：
Quicksort（例如）然后遍历项目，仅跟踪最大计数。 最好是O（N log N）。
针对速度进行了优化：
迭代所有元素，跟踪单独的计数。 该算法将始终为O（n）。
答案 2 :(得分：4)
如果您有RAM并且您的值不是太大，请使用counting sort。
答案 3 :(得分：2)
使用STL的可能的C ++实现可能是：
#include <iostream>
#include <algorithm>
#include <map>
// functor
struct maxoccur
{
int _M_val;
int _M_rep;
maxoccur()
: _M_val(0),
_M_rep(0)
{}
void operator()(const std::pair<int,int> &e)
{
std::cout << "pair: " << e.first << " " << e.second << std::endl;
if ( _M_rep < e.second ) {
_M_val = e.first;
_M_rep = e.second;
}
}
};
int
main(int argc, char *argv[])
{
int a[] = {2,456,34,3456,2,435,2,456,2};
std::map<int,int> m;
// load the map
for(unsigned int i=0; i< sizeof(a)/sizeof(a[0]); i++)
m [a[i]]++;
// find the max occurence...
maxoccur ret = std::for_each(m.begin(), m.end(), maxoccur());
std::cout << "value:" << ret._M_val << " max repetition:" << ret._M_rep << std::endl;
return 0;
}
答案 4 :(得分：1)
一些伪代码：
//split string into array firts
strsplit(numbers) //PHP function name to split a string into it's components
i=0
while( i < count(array))
{
if(isset(list[array[i]]))
{
list[array[i]]['count'] = list + 1
}
else
{
list[i]['count'] = 1
list[i]['number']
}
i=i+1
}
usort(list) //usort is a php function that sorts an array by its value not its key, Im assuming that you have something in c++ that does this
print list[0]['number'] //Should contain the most used number
答案 5 :(得分：1)
哈希算法（build count [i] = #occurrences（i）基本上是线性时间）非常实用，但理论上不严格O（n）因为在此过程中可能存在哈希冲突。
这个问题的一个有趣的特例是多数算法，如果存在任何这样的元素，你想要找到至少有n / 2个数组条目的元素。
这是quick explanation和more detailed explanation如何在线性时间内完成此操作，没有任何哈希特技。
答案 6 :(得分：0)
如果元素的范围与元素的数量相比较大，我会像其他人所说的那样，进行排序和扫描。这是时间n * log n并且没有额外的空间（可能是额外的log n。）。
计数排序的问题在于，如果值的范围很大，初始化计数数组可能需要花费更多时间而不是排序。
答案 7 :(得分：0)
这是我完整且经过测试的版本，使用std::tr1::unordered_map。
我将其大约为O（n）。首先，它遍历n个输入值以插入/更新unordered_map中的计数，然后它执行partial_sort_copy，即O（n）。 2 * O（n）〜= O（n）。
#include <unordered_map>
#include <vector>
#include <algorithm>
#include <iostream>
namespace {
// Only used in most_frequent but can't be a local class because of the member template
struct second_greater {
// Need to compare two (slightly) different types of pairs
template <typename PairA, typename PairB>
bool operator() (const PairA& a, const PairB& b) const
{ return a.second > b.second; }
};
}
template <typename Iter>
std::pair<typename std::iterator_traits<Iter>::value_type, unsigned int>
most_frequent(Iter begin, Iter end)
{
typedef typename std::iterator_traits<Iter>::value_type value_type;
typedef std::pair<value_type, unsigned int> result_type;
std::tr1::unordered_map<value_type, unsigned int> counts;
for(; begin != end; ++begin)
// This is safe because new entries in the map are defined to be initialized to 0 for
// built-in numeric types - no need to initialize them first
++ counts[*begin];
// Only need the top one at this point (could easily expand to top-n)
std::vector<result_type> top(1);
std::partial_sort_copy(counts.begin(), counts.end(),
top.begin(), top.end(), second_greater());
return top.front();
}
int main(int argc, char* argv[])
{
int a[] = { 2, 456, 34, 3456, 2, 435, 2, 456, 2 };
std::pair<int, unsigned int> m = most_frequent(a, a + (sizeof(a) / sizeof(a[0])));
std::cout << "most common = " << m.first << " (" << m.second << " instances)" << std::endl;
assert(m.first == 2);
assert(m.second == 4);
return 0;
}
答案 8 :(得分：0)
它将在O（n）............但事情是大的没有。数组可以采用相同大小的另一个数组............
为（I = 0;我
擦伤=计数[O]; 指数= O;
为（I = 0;我
然后输出将是.........元素索引出现 max no。在这个阵列中的次数........
这里a []是我们需要搜索某些no的最大出现的数据数组。在一个阵列.......
count []具有每个元素的计数.......... 注意：我们知道数据的范围将在数组中。 比如说。该数组中的数据范围从1到100 .......然后有100个元素的计数数组来跟踪，如果它的出现增加索引值一个........