169.Majority Element
这是leetCode第169题
题目
Given an array of size n, find the majority element. The majority element is the element that appears more than ⌊ n/2 ⌋ times.
You may assume that the array is non-empty and the majority element always exist in the array.
意思是说：给你一个大小为n的数组，找到majorityElement,该元素在数组中的出现次数超过n/2次（因此n为奇数）。
你可以假设数组不是空数组，和majorityElement元素总是存在。
也就是说，测试用例的数组中总是存在我们要找到的元素。
我的思路
既然数组中一定存在majorityElement元素，那么如果我们给数组进行排序，那么数组的中间的一个元素就是majorityElement；
因为我的代码如下：
//题目中提示，数组不为空，目标一定存在，所以代码可以这么写。
var majorityElement = function(nums) {
var n = Math.floor(nums.length/2);
nums.sort(function(a,b){
return a-b;
});
return nums[n];
};
虽然方法写出来了，但是我用了数组的sort方法，因此我的算法的时间复杂度为O( nlog2(n) )*。
还有一种更快的算法，时间复杂度为O(n);
下面这种算法，是我从别人那学来的：
var majorityElement = function(nums) {
var major = '';
var count = 0;
var length = nums.length;
for(var i=0; i该算法假设每个元素都有可能是majorityElement。当count===0时，就更新majorityElement。如果第i 个元素==major,count就加1，否则就减1。
因为majorityElement元素的次数大于n/2，所以当某个元素被假设为majorityElement时，真正的majorityElement都总能把count减为0，最后真正的majorityElement就一定会上位。
举个例子：
[2,3,2,3,2]
//count变化=> 1,0,1,0,1
// major变化=> 2,2,2,2,2
[2,2,2,2,3,3,4]
//count变化=>1,2,3,4,3,2,1
//major变化=>2,2,2,2,2,2,2
对比两个算法的速度
执行下面的代码，来生成一个模块Array.js，该模块导出一个长度为200001的数组，数组中一定存在majorityElement。
node product.js
product.js的代码如下：
var fs = require("fs");
var nums =[];
var boundary = 100000;
for(var i=0;i数组有了，我们开始测试算法的速度。
首先测试我写的算法：
//导入数组
var nums = require('./Array.js');
var start = new Date().getTime();
console.log("majorityElement : "+majorityElement(nums));
var end = new Date().getTime();
console.log("time: "+(end-start));
测试结果：
majorityElement : 13424
time: 57
测试别人的算法：
//导入数组
var nums = require('./Array.js');
var start = new Date().getTime();
console.log("majorityElement : "+majorityElement(nums));
var end = new Date().getTime();
console.log("time: "+(end-start));
测试结果：
majorityElement : 13424
time: 18
对比一下，57毫秒明显比18毫秒时间长，看来第二种算法的速度明显比我快。
虽然我的算法速度慢，但是我从别人那里学到了新的方法，总体来讲还是挺满足的，因为有了新收获。