力扣-第169题--多数元素（python）

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

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题解：https://leetcode-cn.com/problems/majority-element/solution/tu-jie-mo-er-tou-piao-fa-python-go-by-jalan/

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摩尔投票法（Boyer–Moore majority vote algorithm），也被称作「多数投票法」，算法解决的问题是：如何在任意多的候选人中（选票无序），选出获得票数最多的那个。
算法可以分为两个阶段：
----对抗阶段：分属两个候选人的票数进行两两对抗抵消
-----计数阶段：计算对抗结果中最后留下的候选人票数是否有效
投票法思路
根据上述的算法思想，我们遍历投票数组，将当前票数最多的候选人与其获得的（抵消后）票数分别存储在 major 与 count 中。

当我们遍历下一个选票时，判断当前 count 是否为零：
----若 count == 0，代表当前 major 空缺，直接将当前候选人赋值给 major，并令 count++
----若 count != 0，代表当前 major 的票数未被完全抵消，因此令 count–，即使用当前候选人的票数抵消 major 的票数

详细图解
以 [2,2,1,3,1,2,2] 为例。
遍历数组第一个元素 2 时，因 major 空缺，所以赋值 major = 2，且票数 count = 1：

我们发现第二个元素依旧是「候选人」2，与 major 相同，因此将票数加一：

第三个元素是 1，与 major 不同，因此发生「对抗」，将当前 major 的票数冲抵掉 1 票：

第四个元素是 3，又与 major 不同，因此产生「对抗」，票数继续冲抵：

当遍历到第五个元素 1 时，我们发现当前 count 已经归 0，说明 major 位置空缺，因此我们令 major = 1，且 count = 1：

第六个元素是 2，与 major 不同，因此进行票数抵消，元素 1 刚上位又要下台了：

此时 count 又归零了，因此当遍历到最后一个元素 2 时，令 major = 2，票数 count = 1：

至此遍历结束，求出的多数元素为元素 2。

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代码逐步调试：

class Solution(object):
    def majorityElement(self, nums):
        """
        :type nums: List[int]
        :rtype: int
        """
        major = 0
        count = 0

        for n in nums:
            print('n:',n)
            print('count:', count)
            print('原major:', major)

            if count == 0:
                major = n
                print('if后major:', major)
            if n == major:
                count = count + 1
                print('if后count1:', count)
            else:
                count = count - 1
                print('if后count2:', count)

        return major

if __name__ == '__main__':
    s = Solution()
    result_list = s.majorityElement([4,2,2,1,2])
    print('result_list:', result_list)

输出为：

n: 4
count: 0
原major: 0
if后major: 4
if后count1: 1

n: 2
count: 1
原major: 4
if后count2: 0

n: 2
count: 0
原major: 4
if后major: 2
if后count1: 1

n: 1
count: 1
原major: 2
if后count2: 0

n: 2
count: 0
原major: 2
if后major: 2
if后count1: 1

result_list: 2

复杂度
时间复杂度：O(n)，仅遍历一次数组
空间复杂度：O(1)，没有使用额外空间