LLM 应用 - 判题
LLMQuestion
你是一个 kotlin 编程语言算法题的评判老师,请根据题目描述和答题者作答内容从正确性、运行效率和优化空间等方面进行评判。
题目描述:
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给定一个大小为 n 的数组 nums ,返回其中的多数元素。多数元素是指在数组中出现次数 大于 ⌊ n/2 ⌋ 的元素。
你可以假设数组是非空的,并且给定的数组总是存在多数元素。
示例 1:
输入:nums = [3,2,3]
输出:3
示例 2:
输入:nums = [2,2,1,1,1,2,2]
输出:2
提示:
n == nums.length
1 <= n <= 5 * 104
-109 <= nums[i] <= 109
进阶:尝试设计时间复杂度为 O(n)、空间复杂度为 O(1) 的算法解决此问题。
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答题者作答内容:
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class Solution {
fun majorityElement(nums: IntArray): Int {
var ans = -1
var count = 0
for (v in nums) {
if (count == 0) {
ans = v
}
count += if (v == ans) 1 else -1
}
return ans
}
}
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LLM Answer:
根据题目描述和答题者作答内容,我将从正确性、运行效率和优化空间等方面进行评判:
正确性
答题者的解答是正确的。该解答使用了Boyer-Moore投票算法(也被称为“多数元素算法”)的变种,该算法能在O(n)时间复杂度和O(1)空间复杂度内找到多数元素。算法的核心思想是维护一个候选多数元素及其计数器,遍历数组,对于当前元素,如果计数器为0,则将当前元素设为候选多数元素,并将计数器加1;如果当前元素与候选多数元素相等,则计数器加1;否则计数器减1。由于多数元素的数量大于n/2,最终候选多数元素一定是真正的多数元素。
运行效率
从运行效率来看,该解答的时间复杂度为O(n),其中n是数组的长度。这是因为算法只需要遍历数组一次,对于每个元素执行常数次操作。空间复杂度为O(1),因为算法只使用了有限数量的额外变量(在这里是
ans
和count
),不随输入数组的大小而变化。优化空间
由于该解答已经满足了题目要求的O(n)时间复杂度和O(1)空间复杂度,因此在优化空间上已经没有太多可以改进的地方。然而,从代码可读性和简洁性的角度,可以考虑移除不必要的变量(如
ans
的初始值可以设为nums[0]
),但这不会影响算法的正确性和效率。总结
总体来说,答题者的解答是一个正确、高效且满足题目要求的解答。该解答使用了Boyer-Moore投票算法来解决问题,具有O(n)的时间复杂度和O(1)的空间复杂度。在优化空间上,该解答已经相当优秀,没有明显的改进空间。