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1、题目2、思路1、c++代码14、java代码15、思路26、c++代码27、Java代码2
1、题目
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：[,2,]输出：
示例2：
输入：[2,2,1,1,1,2,2]输出：2
进阶：
尝试设计时间复杂度为O(n)O(n)O(n)、空间复杂度为O(1)O(1)O(1)的算法解决此问题。
2、思路1
(哈希表)O(n)O(n)O(n)
1、使用用哈希表记录每个元素出现多少次。
2、判断每个元素出现的次数是否大于n/2n/2n/2，如果大于，则返回该数字即可。
时间复杂度分析：O(n)O(n)O(n)
空间复杂度分析：至少需要额外的O(n)O(n)O(n)空间。
、c++代码1
classSolution{public:intmajorityElement(vectorintnums){unorded_mapint,inthash;for(inti=0;inums.size();i++){hash[nums[i]]+=1;if(hash[nums[i]]nums.size()/2)turnnums[i];}turn0;}};
4、java代码1
classSolution{publicintmajorityElement(int[]nums){HashMapInteger,Integermap=newHashMapInteger,Integer();intn=nums.length;for(inti=0;in;i++){intx=nums[i];map.put(x,map.getOrDefault(x,0)+1);}ints=0;intcount=0;for(Map.EntryInteger,Integerentry:map.entrySet()){if(entry.getValue()count){count=entry.getValue();s=entry.getKey();}}turns;}}
5、思路2
(投票算法)O(n)O(n)O(n)
当一个国家的总统候选人r的支持率大于50%的话，即使每个反对他的人都给他投一个反对票，抵消掉他的支持票，他的支持票也不会被完全消耗掉。因此，我们可以假定和r相同的数都是支持票，和r不同的数都是反对票。
维护两个变量：候选人和他的票数
1、候选人初始化为r=0，票数c初始化为0，遍历整个数组2、当候选人的票数为0时，更换候选人，并将票数重置为1、当候选人的值和当前元素相同时，票数加1，否则减14、最后维护的候选人即是答案
时间复杂度分析：O(n)O(n)O(n)，nnn是数组的大小。
空间复杂度分析：仅使用了两个变量，故需要O(1)O(1)O(1)的额外空间。
6、c++代码2
classSolution{public:intmajorityElement(vectorintnums){intr,c=0;for(autox:nums)if(!c)r=x,c=1;//重置候选人elseif(r==x)c++;//票数加一elsec--;//票数减一turnr;}};
7、Java代码2
classSolution{publicintmajorityElement(int[]nums){intr=0,c=0;for(inti=0;inums.length;i++){intx=nums[i];if(c==0){r=x;c=1;}//重置候选人elseif(r==x)c++;//票数加一elsec--;//票数减一}turnr;}}
原题链接：.多数元素
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