陣列中出現次數超過一半的數字

陣列中有乙個數字出現的次數超過陣列長度的一半，請找出這個數字。例如輸入乙個長度為9的陣列。由於數字2在陣列中出現了5次，超過陣列長度的一半，因此輸出2。如果不存在則輸出0。

定義乙個關聯容器map，將元素依次塞入map中，對每個元素w依次檢驗出現的個數，w.first為元素值，w.second為對應元素個數，如果個數大於長度的一半，就返回

class solution 
return
0;    }
};

對所有的元素進行排序，將所有元素遍歷一遍，計算每種元素的個數，若當前元素的個數大於前面的統計結果，將結果重新整理

class solution 
num = 0;                     //重置計數器}}
if (resultnum + 1 > len / 2)         //resultnum計算結果為對應元素個數減1
return result;
return
0;    }
};

當然也可以用for迴圈代替while迴圈

class solution 
num = 0;}}
if (resultnum + 1 > len / 2)            //resultnum計算結果為對應元素個數減1
return result;
return
0;    }
};

對於vector的操作，不僅可以解引用迭代器來獲取元素，也可以通過下表來獲取元素，如vector型別的變數numbers，numbers[0]表示第乙個元素，下標從0開始；

對所有元素進行排序，則相等的元素將會在相鄰的位置。設定乙個臨時量等於每一種元素的第乙個元素，迴圈統計這種元素的個數；若後面有數量更大的元素，重新整理這個記錄，統計出最大個數的元素，如果數量大於總長度的一般，返回這個元素

class solution 
num=1;
tmp=numbers[i];}}
if(resultnum>len/2)
return result;
return
0;    }
};

陣列排序後，如果符合條件的數存在，則一定是陣列中間那個數。（比如：1，2，2，2，3；或2，2，2，3，4；或2，3，4，4，4等等）

class solution 
if(count>len/2)
return middle;
return
0;    }
};

時間複雜度分析：涉及到快排sort，時間複雜度為o(nlogn)；

採用使用者「分形葉」思路（注意到目標數超過陣列長度的一半，陣列同時去掉兩個不同的數字，到最後剩下的就是目標數），如果沒有超過陣列長度的一半的目標數，則剩下某乙個，所以最後要統計剩下的這個數的個數，大於陣列長度一半，則返回該數，不大於，返回0。

class solution 
else
if (tmp==numbers[i])
count++;
else
count--;
}int result=tmp;
int num=0;
for (int i = 0; i < len; i++)
if(result==numbers[i])
num++;
if(num>len/2)
return result;
return
0;    }
};

時間複雜度分析：o(n)

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