該演算法用來尋找乙個陣列**現次數超過1/k的元素，易得滿足要求的元素最多有k-1個。
摩爾投票法分為兩個階段：抵消階段和計數階段。
抵消階段：兩個不同投票進行對坑，並且同時抵消掉各一張票，如果兩個投票相同，則累加可抵消的次數；
計數階段：在抵消階段最後得到的抵消計數只要不為0，那這個候選人是有可能超過一半的票數的，為了驗證，則需要遍歷一次，統計票數，才可確定。
我們通過下面兩道題來深入理解這個演算法：
1.（尋找眾數）
給定乙個大小為 n 的陣列，找到其中的多數元素。多數元素是指在陣列**現次數大於⌊ n/2 ⌋的元素。
這道題方法很多:
1.首先我們可以在平方級的時間裡窮舉所有情況，來檢測每個數是不是眾數。不過時間複雜度為o(n2)。
2.其次我們可以對陣列排序，然後選擇中間元素，即為眾數。如果使用快速排序時間複雜度為o(nlogn)。
3.我們這裡用摩爾投票法怎麼做呢？
我們只需維護乙個計數器，如果遇到乙個我們目前的候選眾數，就將計數器加一，否則減一。只要計數器等於 0 ，我們就將 nums 中之前訪問的數字全部忘記 ，並把下乙個數字當做候選的眾數。可用你還沒理解，我們換句話講，每次從陣列中拿走2個不同的數，最後剩下的一定是眾數。這樣只需要進行一次遍歷，因此時間複雜度為o(n)。下面是c++實現：
class solution
};
def majorityelement(self, nums: list[int]) -> list[int]:
m = n = none
mcount = ncount = 0
for num in nums:
if num == m:
mcount += 1
elif num == n:
ncount += 1
elif not mcount:
m, mcount = num, 1
elif not ncount:
n, ncount = num, 1
else:
mcount -= 1
ncount -= 1
mcount = ncount = 0
for num in nums:
if num == m:
mcount += 1
elif num == n:
ncount += 1
n = len(nums)
return [i for i, c in zip((m, n), (mcount, ncount)) if c > n//3]
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...