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。
输入：nums = [3,2,3] 输出：3
输入：nums = [2,2,1,1,1,2,2] 输出：2
自己写的代码
public class Solution
{
public int MajorityElement(int[] nums)
{
int left = 0;
int right = nums.Length - 1;
int sum = 0;
int res = -1;
if (nums.Length == 1)
{
return nums[0];
}
for (; left < (nums.Length / 2) + 1; left++)
{
int temp = 0;
right = nums.Length - 1;
while (right > left)
{
if (nums[left] == nums[right])
{
temp++;
}
right--;
}
if (temp > sum)
{
sum = temp;
res = nums[left];
}
if (temp > (nums.Length / 2) + 1)
{
return res;
}
}
return res;
}
}
时间复杂度太高
官方答案为：
方法一：哈希表
思路
我们知道出现次数最多的元素大于 ⌊ n /2⌋ 次，所以可以用哈希表来快速统计每个元素出现的次数。
算法
我们使用哈希映射（HashMap）来存储每个元素以及出现的次数。对于哈希映射中的每个键值对，键表示一个元素，值表示该元素出现的次数。
我们用一个循环遍历数组 nums 并将数组中的每个元素加入哈希映射中。在这之后，我们遍历哈希映射中的所有键值对，返回值最大的键。我们同样也可以在遍历数组 nums 时候使用打擂台的方法，维护最大的值，这样省去了最后对哈希映射的遍历。
官方代码为
class Solution {
private Map<Integer, Integer> countNums(int[] nums) {
Map<Integer, Integer> counts = new HashMap<Integer, Integer>();
for (int num : nums) {
if (!counts.containsKey(num)) {
counts.put(num, 1);
} else {
counts.put(num, counts.get(num) + 1);
}
}
return counts;
}public int majorityElement(int[] nums) {
Map<Integer, Integer> counts = countNums(nums);Map.Entry<Integer, Integer> majorityEntry = null;
for (Map.Entry<Integer, Integer> entry : counts.entrySet()) {
if (majorityEntry == null || entry.getValue() > majorityEntry.getValue()) {
majorityEntry = entry;
}
}return majorityEntry.getKey();
}
}
方法二：排序
思路
如果将数组 nums 中的所有元素按照单调递增或单调递减的顺序排序，那么下标为 ⌊ n/2⌋ 的元素（下标从 0 开始）一定是众数。
算法
对于这种算法，我们先将 nums 数组排序，然后返回上文所说的下标对应的元素。下面的图中解释了为什么这种策略是有效的。在下图中，第一个例子是 n 为奇数的情况，第二个例子是 n 为偶数的情况。
class Solution{
{
public int majorityElement(int[] nums) { Arrays.sort(nums);
return nums[nums.length / 2];
}
}
对于每种情况，数组上面的线表示如果众数是数组中的最小值时覆盖的下标，数组下面的线表示如果众数是数组中的最大值时覆盖的下标。对于其他的情况，这条线会在这两种极端情况的中间。对于这两种极端情况，它们会在下标为 ⌊ n/2⌋ 的地方有重叠。因此，无论众数是多少，返回 ⌊ n /2⌋ 下标对应的值都是正确的。
