160. 169. 多数元素/面试题39. 数组中出现次数超过一半的数字(简单)

给定一个大小为 n 的数组，找到其中的多数元素。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: [3,2,3]
输出: 3

示例 2:

输入: [2,2,1,1,1,2,2]
输出: 2

来源：力扣（LeetCode）
链接：https://leetcode-cn.com/problems/majority-element

思路1：

摩尔投票法：

Boyer-Moore 算法的本质和方法四中的分治十分类似。我们首先给出 Boyer-Moore 算法的详细步骤：

我们维护一个候选众数 candidate 和它出现的次数 count。初始时 candidate 可以为任意值，count 为 0；

我们遍历数组 nums 中的所有元素，对于每个元素 x，在判断 x 之前，如果 count 的值为 0，我们先将 x 的值赋予 candidate，随后我们判断 x：

  • 如果 x 与 candidate 相等，那么计数器 count 的值增加 1；

  • 如果 x 与 candidate 不等，那么计数器 count 的值减少 1。

在遍历完成后，candidate 即为整个数组的众数。

作者：LeetCode-Solution
链接：https://leetcode-cn.com/problems/majority-element/solution/duo-shu-yuan-su-by-leetcode-solution/

摩尔投票法的核心思想就是抵消

玩一个诸侯争霸的游戏，假设你方人口超过总人口一般以上，并且能保证每个人都能一对一同归于尽。最后还有人活下来的国家就是胜利。大混战，最差所有人都联合起来对付你（对应你每次选择作为计数器的数都是众数），或者其他国家也会相互攻击（会选择其他数字作为计数器的数），但是只要你们不内斗，最后肯定你赢

代码1：

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class Solution {
    public int majorityElement(int[] nums) {
        if(nums == null || nums.length==0)
            return 0;
        int candiate = 0;
        int count = 0;
        for(int num:nums){
            if(count==0)
                candiate = num;
            //判断num是否和candidate相等
            count += (candiate ==num)?1:-1;
        }
        return candiate;
    }
}