【LeedCode刷题】摩尔投票算法

1、摩尔投票算法

在一个数组中，有一个数的出现次数大于数组总个数的一半，要求找出这个数，这时候就可以用到摩尔投票算法。可以假设一个投票事件，1、2、3共三名候选者，一共7个人给他们投票，所投的票组成是[3，2，2，1，2，3，2]，那这个时候候选者2的票数就多于一半，可以将2与1，3看成是对立的，因为候选者2的票数就多于一半，所以用2获得的总票数减去1和3获得的票数之和，一定是大于0的

时间复杂度：O(N)

空间复杂度：O(1)

2、例题一：多数元素

给定一个大小为 n 的数组 nums ，返回其中的多数元素。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。

这道题中已经说明多数元素是存在的，所以我们可以使用摩尔投票算法。

首先，默认nums[0]是多数元素，票数count初始化为1，然后遍历数组，当数组当前元素与candidate相同时，票数count加一，不相同则减一，如果count减到小于0了，那么就更换candidate，再计算count，因为多数元素一定存在，所以最后肯定有一个元素使得count不小于0，这个元素就是要找的多数元素。

int majorityElement(int* nums, int numsSize) {
    int candidate=nums[0];//投票对象
    int count=1;//票数

    for(int i=1;i

3、例题二：主要元素

数组中占比超过一半的元素称之为主要元素。给你一个 整数 数组，找出其中的主要元素。若没有，返回 -1 。请设计时间复杂度为 O(N) 、空间复杂度为 O(1) 的解决方案。

这道题没有说明主要元素一定存在，所以要对用摩尔投票算法得出的结果进行判断。

首先，与上一道题相同的步骤，得出一个candidate，但这个candidate不一定就是，因为可能没有主要元素，所以还要在后面增加判断的步骤。对的出的count做判断，如果大于数组元素的一半，那么这个candidate就是主要元素，否则需要遍历数组，看看这个candidate一共有几个，再与数组元素的一半比较。

int majorityElement(int* nums, int numsSize){
    int candidate = nums[0];//投票对象
    int count = 1;//票数
    for(int i = 1;i(numsSize/2))//判断票数是否大于数组元素个数的一半
        return candidate;
    count = 0;
    for(int i = 0;inumsSize/2)//判断投票对象的票数是否大于数组元素个数的一半
        return candidate;
    return -1;
}