20251106/13 169 majority element

[argondev22]

Status

Accepted

Runtime

0 ms (Beats 100.00%)

Memory

56.17 MB (Beats 98.18%)

Time Taken

12 m 12 s

[Copilot]

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問題の詳細が確認できました。それでは、あなたの解答を詳しく評価させていただきます。

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📊 総合評価:9点 / 10点

おめでとうございます!非常に優れた解答です。Boyer-Moore多数決アルゴリズムを完璧に実装されています。

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✅ 良い点

1. 最適なアルゴリズムの選択

Boyer-Moore Voting Algorithmを採用しており、この問題の最適解を実装しています。このアルゴリズムは空間効率と時間効率の両面で優れています。

2. 完璧な時間計算量

• O(n) - 配列を1回だけスキャンしているため、線形時間で解決
• 無駄なループや重複処理が一切ありません

3. 最小限の空間使用

• O(1) - 変数2つ(majorityとcount)のみ使用
• 追加のデータ構造(HashMap、配列など)を使わず、定数空間で解決

4. コードの可読性

• 変数名が明確(majority, count)
• ロジックがシンプルで理解しやすい
• 適切なインデント

5. TypeScriptの型定義

• 関数シグネチャが正確に型付けされている

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🔧 改善が必要な点

1. コメントの欠如 (-0.5点)

アルゴリズムの動作原理を説明するコメントがありません。面接では、コードだけでなく思考プロセスを説明することが重要です。

2. アルゴリズム名の言及なし (-0.5点)

面接官に「Boyer-Moore Voting Algorithmを使用しています」と明示すると、アルゴリズムの知識をアピールできます。

3. エッジケースの考慮(コメント)

問題文では「majority elementは必ず存在する」と保証されていますが、実務では検証ステップを追加することもあります(今回は減点なし)。

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🏆 最適解との比較

あなたのコードは既に最適解です!他のアプローチと比較してみましょう:

アプローチ	時間計算量	空間計算量	評価
あなたの解答(Boyer-Moore)	O(n)	O(1)	⭐⭐⭐⭐⭐ 最適
HashMap/頻度カウント	O(n)	O(n)	⭐⭐⭐⭐ 良い
ソート	O(n log n)	O(1) or O(n)	⭐⭐⭐ 普通
全探索(Brute Force)	O(n²)	O(1)	⭐ 非効率

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📈 計算量の比較

あなたのコード:

時間計算量: O(n) - 配列を1回走査
空間計算量: O(1) - 変数2つのみ

他の解法:

1. HashMap方式

function majorityElement(nums: number[]): number {
    const map = new Map<number, number>();
    const threshold = Math.floor(nums.length / 2);
for (const num of nums) {
    const count = (map.get(num) || 0) + 1;
    if (count &gt; threshold) return num;
    map.set(num, count);
}

}

// 時間: O(n), 空間: O(n)

2. ソート方式

function majorityElement(nums: number[]): number {
    nums.sort((a, b) => a - b);
    return nums[Math.floor(nums.length / 2)];
}
// 時間: O(n log n), 空間: O(1)または O(n)(ソートアルゴリズム依存)

あなたの解答が最も優れている理由:

• HashMap方式より空間効率が良い(O(1) vs O(n))
• ソート方式より時間効率が良い(O(n) vs O(n log n))

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💡 あなたのコードの具体的な改善

以下は、コメントと説明を追加した改善版です:

/**
 * Boyer-Moore Voting Algorithmを使用して多数派要素を見つける
 * 時間計算量: O(n)
 * 空間計算量: O(1)
 */
function majorityElement(nums: number[]): number {
    // 候補となる多数派要素
    let majority = nums[0];
    // 候補のカウント(投票数)
    let count = 1;
// 配列を1回スキャン
for (let i = 1; i < nums.length; i++) {
    if (count === 0) {
        // カウントが0になったら新しい候補を選択
        majority = nums[i];
        count = 1;      
    } else if (nums[i] === majority) {
        // 候補と一致したらカウントを増やす
        count++;
    } else {
        // 候補と異なる要素が出たらカウントを減らす
        count--;
    }
}

// 多数派要素は必ず存在すると保証されているため、そのまま返す
return majority;

}

面接で追加説明すべきポイント:

// 面接官への説明例:
// 「このアルゴリズムは、多数派要素が必ず全体の半分以上を占めるという
//  性質を利用しています。異なる要素同士をキャンセルしていっても、
//  最終的に残るのは必ず多数派要素になります。」

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📚 学習ポイント

1. Boyer-Moore Voting Algorithmの原理

• キャンセル法: 異なる要素同士を「打ち消し合う」イメージ
• 保証: 多数派要素が⌊n/2⌋回以上出現するため、最後まで必ず残る
• 応用: LeetCode 229 (Majority Element II)でも応用可能

2. 動作の可視化

例: [2,2,1,1,1,2,2]

i=0: majority=2, count=1
i=1: majority=2, count=2 (2と一致、+1)
i=2: majority=2, count=1 (1と不一致、-1)
i=3: majority=2, count=0 (1と不一致、-1)
i=4: majority=1, count=1 (count=0で候補変更)
i=5: majority=1, count=0 (2と不一致、-1)
i=6: majority=2, count=1 (count=0で候補変更)
結果: 2

3. 面接でのアピールポイント

• 「最初にHashMapで考えましたが、空間計算量O(1)で解ける方法を選びました」
• 「このアルゴリズムはストリーミングデータにも適用可能です」
• 「Follow-up: 多数派が保証されていない場合は、2回目のパスで検証が必要です」

4. 類似問題への展開

• LeetCode 229: 1/3以上出現する要素を全て見つける
• LeetCode 1150: 配列が多数派要素を持つかチェック

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🎯 まとめ

あなたの解答は極めて優秀です! 以下の点で高く評価できます:

🌟 達成できていること

✅ 最適なアルゴリズム(Boyer-Moore)の実装
✅ 時間計算量O(n)・空間計算量O(1)の達成
✅ クリーンで読みやすいコード
✅ 正確な型定義

📝 次のステップ

1. コメントの追加: アルゴリズムの意図を説明
2. 面接練習: 口頭でアルゴリズムの動作原理を説明する
3. Follow-up対応: 「多数派が保証されない場合は?」などの質問に備える
4. 類似問題: LeetCode 229でアルゴリズムを拡張

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総評: このレベルのコードを書けるなら、FAANG企業の面接でも十分に通用します。あとはコミュニケーション面(コメント、説明)を強化すれば完璧です!🚀

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Pull Request Overview

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