一、背景
观看左神的数据结构的讲解，记录一下问题的思路，方便以后复习。
问题描述：给你一个数组，出现次数大于数组长度的一半的元素称之为水王数，怎么能快速找到水王数？
内存限制：时间复杂度O(n)，额外空间复杂度O(1)
二、解决思路
2.1 一般思路
使用一个hashmap记录每次出现的次数，根据出现的次数在进行判断。
优点：直接，很好思考
缺点：不符合题目空间复杂度：O（1）的条件
代码：
这里偷个懒，直接使用collections去做，这个不是重点。
import collections
def test11(num_list: list) -> int:
count = collections.Counter(num_list).most_common()
for i in count:
if i[1] > len(num) >> 1:
return i[0]
return -1
2.2 指针法
设置两个指针：
conditional：表示候选的水数
hp：表示水数的个数
规定：
hp为0表示无候选数，否则有候选数
流程：
1. 描述：
如果hp为0则将当前数设置为候选数
如果候选数等于当前数则hp加1，否则hp减1
2. 伪代码：
if hp 为 0：
conditional = flag
hp = 1
else：
if conditional == flag：
hp++
else:
hp--
代码：
def verify1(num_list: list) -> int:
if num_list is None:
return -1
# 设置判断的指针
conditional = 0
hp = 0
for i in num_list:
# hp为0的情况
if hp == 0:
conditional = i
hp = 1
else:
# 候选数等于当前值的情况
if conditional == i:
hp += 1
else:
hp -= 1
if hp == 0:
return -1
# 验证候选数的次数是否大于数组的一半
times = num_list.count(conditional)
return conditional if times > len(num_list) >> 1 else -1
三、总结
流程也比较简单，核心思想就是水王数一定可以抵消掉其他的数并有剩余，设置候选数和hp的目的也是为了其他数和水王数做抵消。
四、参考
后期忘记了可以去搜索左神的b站视频。
