Нахождение частоты чисел в заданной группе чисел

Отсортируйте массив, а затем выполните быстрый проход для подсчета каждого числа. Алгоритм имеет сложность O (N * logN).

В качестве альтернативы создайте хеш-таблицу, используя номер в качестве ключа. Сохраните в хеш-таблице счетчик для каждого введенного вами элемента. Вы сможете подсчитать все элементы за один проход; однако сложность алгоритма теперь зависит от сложности вашей хэш-функции.

немного псевдокода:

//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

Оптимизирован под пространство:

Быстрая сортировка (например) затем перебирает элементы, отслеживая только наибольшее количество. В лучшем случае O (N log N).

Оптимизирован по скорости:

Обходите все элементы, отслеживая отдельные подсчеты. Этот алгоритм всегда будет O (n).

Если у вас есть ОЗУ и ваши значения не слишком велики, используйте счетная сортировка.

Возможная реализация C++, использующая STL, может быть следующей:

#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;
}

Если диапазон элементов велик по сравнению с количеством элементов, я бы, как говорили другие, просто сортировал и просматривал. Это время n * log n и без дополнительного места (возможно, log n дополнительно).

Проблема со счетной сортировкой заключается в том, что, если диапазон значений велик, для инициализации счетного массива может потребоваться больше времени, чем для сортировки.

Алгоритм хеширования (build count [i] = #occurrences (i) в основном за линейное время) очень практичен, но теоретически не является строго O (n), потому что во время процесса могут возникать конфликты хешей.

Интересным частным случаем этого вопроса является алгоритм большинства, в котором вы хотите найти элемент, который присутствует как минимум в n / 2 записей массива, если такой элемент существует.

Вот быстрое объяснение и более подробное объяснение того, как это сделать в линейное время, без каких-либо ухищрений.

Вот моя полная, протестированная версия с использованием std::tr1::unordered_map.

Я делаю это примерно за O (n). Сначала он выполняет итерацию по n входным значениям для вставки / обновления счетчиков в unordered_map, затем выполняет partial_sort_copy, который равен 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;
}

Это будет в O (n) ............ но дело в том, что нет. of array может принимать другой массив того же размера ............

для (i = 0; i

мар = счет [о]; index = o;

для (i = 0; i

тогда вывод будет ......... элемент показатель происходит для Максимум no. раз в этом массиве ........

здесь [] - это массив данных, в котором нам нужно найти максимальное количество определенных номеров. в массиве .......

count [], имеющий количество каждого элемента .......... Примечание: мы уже знаем, что диапазон данных будет в массиве .. скажем, например. данные в этом массиве варьируются от 1 до 100 ....... затем имейте массив счетчиков из 100 элементов для отслеживания, если произошло увеличение индексированного значения на единицу ........