摩尔投票算法

给定一个int型数组，找出该数组中出现次数大于数组长度一半的int值。

解决方案： 遍历该数组，统计每个int值出现次数，再遍历该集合，找出出现次数大于数组长度一半的int值。

同样的，该解决办法也要求使用Map，否则无法达到线性的时间复杂度。

那么对于这个问题，有没有什么不使用Map的线性算法呢？

答案就是今天我们要提到的摩尔投票法。利用该算法来解决这个问题，我们可以达到线性的时间复杂度以及常量级的空间复杂度。

首先我们注意到这样一个现象： 在任何数组中，出现次数大于该数组长度一半的值只能有一个。

通过数学知识，我们可以证明它的正确性，但是这并不在我们这篇博客里涉及。

摩尔投票法的基本思想很简单，在每一轮投票过程中，从数组中找出一对不同的元素，将其从数组中删除。这样不断的删除直到无法再进行投票，如果数组为空，则没有任何元素出现的次数超过该数组长度的一半。如果只存在一种元素，那么这个元素则可能为目标元素。

那么有没有可能出现最后有两种或两种以上元素呢？根据定义，这是不可能的，因为如果出现这种情况，则代表我们可以继续一轮投票。因此，最终只能是剩下零个或一个元素。

在算法执行过程中，我们使用常量空间实时记录一个候选元素c以及其出现次数f(c)，c即为当前阶段出现次数超过半数的元素。根据这样的定义，我们也可以将摩尔投票法看作是一种动态规划算法。

利用栈的思想进行删除操作，相同放进去，不同出栈，看最后剩下了什么。