Нахождение Частоты чисел в данной группе чисел

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

Если у Вас есть RAM, и Ваши значения не являются слишком большими, используют вид подсчета.

Если спектр элементов является большим по сравнению с числом элементов, я был бы, как другие сказали, просто вид и сканирование. Это время n*log n, и никакое дополнительное пространство (возможно, регистрируются n дополнительный).

Проблема с видом подсчета состоит в том, что, если спектр значений является большим, может потребоваться больше времени для инициализации массива количества, чем к виду.

Оптимизированный для пространства:

Quicksort (например), затем выполняют итерации по объектам, отслеживанию самого большого количества только. В лучшем случае O (N регистрируют N).

Оптимизированный для скорости:

Выполните итерации по всем элементам, отслеживанию отдельных количеств. Этот алгоритм всегда будет O (n).

Возможная реализация C++, которая использует STL, могла быть:

#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;
}

Хеш-алгоритм (создают количество [я] = #occurrences (i) в в основном линейное время) очень практичен, но теоретически не строго O (n), потому что могли быть хэш-коллизии во время процесса.

Интересный особый случай этого вопроса является алгоритмом большинства, где Вы хотите найти элемент, который присутствует в, по крайней мере, n/2 записей массива, если какой-либо такой элемент существует.

Вот быстрое объяснение и более подробное объяснение того, как сделать это в линейное время без любого вида ловкости хеша.

Вот мое полное, протестированный, версия, с помощью a std::tr1::unordered_map.

Я делаю это приблизительно O (n). Во-первых это выполняет итерации через n входные значения для вставления/обновления количеств в unordered_map, затем это делает a partial_sort_copy который является 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 wil быть в O (n)............, но вещь является большое нет. из массива может взять другой массив с тем же размером............

для (i=0; я

mar=count [o]; index=o;

для (i=0; я

затем вывод будет......... индексом элемента, происходится для макс. нет. из времен в этом массиве........

здесь [] массив данных, где мы должны искать макс. происшествие определенных нет. в массиве.......

количество [] наличие количества каждого элемента.......... Отметьте: мы жирный knw диапазон данных будем в массиве.. скажите для, например, данные в том массиве, который диапазоны от 1 до 100....... затем имеют массив количества 100 элементов для отслеживания, если его произошедший increament индексируемое значение одним........