摩爾投票法可以用來尋找陣列中的多數元素。
經典的摩爾投票法用來尋找陣列**現次數超過一半的元素，注意一定是出現次數超過一半，剛好等於一半是不能用這種演算法的。如leetcode 169:
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。乙個陣列**現次數大於n/2的元素最多只有1個。考慮這樣一種做法：每次選原陣列中的兩個不同的數抵消，這樣，最後陣列中只可能剩下1種數，或0個數，如果剩下1種數，那麼再檢驗一下這個數就是要找的多數元素。如果用乙個陣列arr來儲存當前未能抵消的元素，那麼這個過程如下：你可以假設陣列是非空的，並且給定的陣列總是存在多數元素。
示例 1:
輸入: [3,2,3]
輸出: 3
示例 2:
輸入: [2,2,1,1,1,2,2]
輸出: 2
以 nums = 為例，開始時，arr = {}。
掃瞄到 2 ：因為arr為空，直接放到arr中，原陣列不變。 arr = , nums = ;
掃瞄到2 ：與arr中的元素相同，因此也放到arr中，原陣列不變。arr = , nums = ;
掃瞄到1：與arr中的元素不同，可以抵消1個，原陣列也對應抵消1個2和1個1。arr = , nums = ;
掃瞄到1：與arr中的元素不同，可以抵消1個，原陣列也對應抵消1個2和1個1。arr = {}, nums = ;
掃瞄到1：因為arr為空，直接放到arr中，原陣列不變。arr = ， nums = 。
掃瞄到2：與arr中的元素不同，可以抵消1個，原陣列對應抵消1個1和1個2。arr = {}, nums = 。
掃瞄到2：arr為空，直接放到arr中，arr = , nums = 。
所以，最後剩下的一種元素是2。最後統計2在原陣列中的出現次數，確實大於n/2。那麼就找到了多數元素。
觀察這一過程，arr中存在的數最多只有1種，所以可以用兩個變數來代替arr，majority: arr中的數，count: arr的長度，就可以寫出摩爾投票法的**：
掃瞄到數字i時，分三種情況：
(1) arr非空，並且i與arr中的數相同，即 i == majority， 那麼 count++，對應arr長度++。
(2) arr是空集，那麼 majority = i, count++。
(3) i 是與 arr中的數不同的數，那麼相互抵消， count--, 對應 arr長度--。
class solution
else count--;
}return majority;
}};
給定乙個大小為 n 的陣列，找出其中所有出現超過 ⌊ n/3 ⌋ 次的元素。超過n/3次的元素最多只有2個，所以可以找到出現次數前二大的元素，再判斷它們是否符合條件。說明: 要求演算法的時間複雜度為 o(n)，空間複雜度為 o(1)。
示例 1:
輸入: [3,2,3]
輸出: [3]
示例 2:
輸入: [1,1,1,3,3,2,2,2]
輸出: [1,2]
用摩爾投票法找出現次數前二大的元素，就需要兩組 majority和count變數(隱含的是2個arr)，做法如下：
掃瞄到數字i，分5種情況（互斥）：
(1) arr1非空，且i與arr1中的數字majority1相同，那麼count1++， 掃瞄下乙個數。
(2) arr2非空，且i與arr2中的數字majority2相同，那麼count2++， 掃瞄下乙個數。
(3) arr1空，那麼把 i 放到 arr1中， 即 majority1 = i, count1++，掃瞄下乙個數。
(4) arr2空，那麼把 i 放到 arr2中，即 majority2 = i, count++， 掃瞄下乙個數。
(5) arr1和arr2都非空，且i與arr1和arr2中的數都不相同，那麼將 arr1和arr2的長度都--，作為抵消。
最後檢查 majority1和majority2是否滿足 > n/3次的條件。
class solution
else if(count2 == 0)
else
}count1 = 0, count2 = 0;
for(int i : nums)
vectorans;
if(count1 > nums.size() / 3) ans.push_back(majority1);
if(count2 > nums.size() / 3) ans.push_back(majority2);
return ans;
}};
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...