摩爾投票演算法
假設有這樣乙個場景：票選村長，每人可投一票，我們將候選村長從1開始編號，村民們在票上寫上候選村長的編號即可完成投票。那麼最後統計的票可形成乙個整型陣列。那麼誰是村長呢？票數過半的那個人。
摩爾投票演算法可以快速的計算出乙個陣列**現次數過半的數即大多數（majority），演算法核心思想是同加，異減。我們舉個例子。
假設陣列是：[1,2,1,1,2,1]。演算法步驟如下：
1。當前大多數是1，得分置1
2。與當前大多數不同，得分 - 1，得分為0，當前大多數 = 1
1。與當前大多數不同，得分為0，所以設定當前大多數 1 -> 1，得分置1
1。與當前大多數相同，得分 + 1，得分為2，當前大多數 = 1
2。與當前大多數不同，得分 - 1 ，得分為1，當前大多數 = 1
1。與當前大多數相同，得分 + 1，得分為2，當前大多數 = 1
這意味著1是這個陣列**現次數過半的數。
可以感受得到，演算法會儲存乙個當前大多數，和得分，當遇到乙個數不是當前大多數時，得分會減一，當減到0時，大多數會發生改變，並且重置得分為1。
這裡需要區分的是，摩爾演算法不能用來得到眾數（mode），例如陣列：[1,1,1,2,2,3,3,4,4]，摩爾演算法得出最後的結果應該是4，但4並不是眾數，可是顯然4也不是大多數，那是因為，大多數是指出現次數過半的數，而這個陣列中沒有這樣的數，所以摩爾演算法是是失效的，對於這種情況採取需要重新投票。
出現次數超過一半的數
leetcode原題：169. majority element
這裡要求出現次數大於一半，所以直接套用摩爾投票演算法即可得到答案。
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class solution(object):
def majorityelement(self, nums):
""":type nums: list[int]
:rtype: int
"""a, ca = none, 0
for n in nums:
if a == n : ca += 1
elif ca == 0: a, ca = n, 1
else : ca -= 1
return a
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leetcode原題：229. majority element ii
還能用摩爾投票法嗎？答案當然是要，但是需要變通一下。
需要注意的是出現次數超過1/3陣列長的數，也許會有多個，例子如下：
[1,1,1,2,2,2,3,3]，陣列1/3長=2（向下取整），所以1和2都是符合條件的。
但最多只能是2個
回到題目
如果我們在使用摩爾演算法時，同時記錄兩個大多數，會怎麼樣呢？直覺告訴我，這會得到乙個大多數，和乙個出現次數僅次於大多數的數，但是這兩個數不一定會比數組長的1/3大
所以我們得到它們後，還需要檢查它們出現的次數是否符合條件。
ac**：
摩爾投票法
刷leetcode看到的一種解法。想法其實很簡單。上網上看了下這種解法叫摩爾投票法。其實就是找array裡的眾數，原理也很簡單，例如你要找2 n多的數你找眾數，那他個數肯定不小於2 n，然後你加加減減 最後留下那個肯定是眾數。3 n 什麼的情況也一樣，畫一畫就明白了。然後這是別人的解析 摩爾投票法 ...
摩爾投票法
該演算法用於解決尋找乙個含有 n n 個元素的數列 role presentation 中出現超過1k 1 k 即大於nk n k次 的元素 假設滿足要求的元素存在 可知，滿足要求的元素最多有 k 1 k 1 個。使用暴力解法並不難，但是摩爾投票法給出了乙個o n o n 時間複雜度的解法。當k 2...
摩爾投票法
複雜度時間 o n 空間 o 1 因為多於三分之一的數可能有2兩個，所以需要用兩個值和兩個計數器過一遍，但是最後得出來不一定是兩個數都是多於三分之一，有可能 只有乙個是多於三分之一，但不知道是哪乙個，所以要重新過一遍check一下 思路上一題中，超過一半的數隻可能有乙個，所以我們只要投票出乙個數就行...