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c++中如何统计有序数组中元素出现次数_c++有序数组元素出现次数统计方法

穿越時空

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发布时间:2025-09-28 12:06:01

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来源于php中文网

原创

使用二分查找通过lower_bound和upper_bound计算有序数组中目标元素的出现次数,时间复杂度O(log n),示例代码展示了标准库方法与手动实现边界查找的两种方式,适用于已排序数组的高效统计。

c++中如何统计有序数组中元素出现次数_c++有序数组元素出现次数统计方法

在C++中统计有序数组中某个元素的出现次数,可以利用数组的有序性来提升效率。最直接有效的方法是使用二分查找定位目标元素的左右边界,从而计算出其总出现次数。

使用标准库 lower_bound 和 upper_bound

对于已排序的数组,std::lower_bound 返回第一个不小于目标值的迭代器,而 std::upper_bound 返回第一个大于目标值的迭代器。两者之间的距离即为目标元素的出现次数。

示例代码:

#include 
#include 
#include 

int countOccurrences(const std::vector& arr, int target) { auto left = std::lower_bound(arr.begin(), arr.end(), target); auto right = std::upper_bound(arr.begin(), arr.end(), target); return right - left; }

int main() { std::vector arr = {1, 2, 2, 2, 3, 4, 5}; int target = 2; std::cout << target << " 出现了 " << countOccurrences(arr, target) << " 次\n"; return 0; }

输出结果为:2 出现了 3 次。这种方法时间复杂度为 O(log n),适合大规模数据。

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手动实现二分查找获取边界

如果想更深入理解过程,也可以手动实现两个二分查找函数,分别找出目标元素的第一次和最后一次出现位置。

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示例代码片段:

int findFirst(const std::vector& arr, int target) {
    int low = 0, high = arr.size() - 1;
    int result = -1;
    while (low <= high) {
        int mid = low + (high - low) / 2;
        if (arr[mid] == target) {
            result = mid;
            high = mid - 1; // 继续向左找
        } else if (arr[mid] < target) {
            low = mid + 1;
        } else {
            high = mid - 1;
        }
    }
    return result;
}

int findLast(const std::vector& arr, int target) { int low = 0, high = arr.size() - 1; int result = -1; while (low <= high) { int mid = low + (high - low) / 2; if (arr[mid] == target) { result = mid; low = mid + 1; // 继续向右找 } else if (arr[mid] < target) { low = mid + 1; } else { high = mid - 1; } } return result; }

int countOccurrencesManual(const std::vector& arr, int target) { int first = findFirst(arr, target); int last = findLast(arr, target); if (first == -1) return 0; return last - first + 1; }

这种方式逻辑清晰,便于调试和理解底层机制。

注意事项与适用场景

上述方法仅适用于已排序数组。若数组无序,需先排序再处理,但排序时间复杂度为 O(n log n),可能不如直接遍历计数高效。

若只需统计单个元素频次,推荐使用 lower_boundupper_bound;若需频繁查询多个不同元素的出现次数,可考虑预处理构建哈希表(前提是允许额外空间开销)。

基本上就这些。用好STL能大幅简化编码,同时保持高性能。

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