多数元素，链接奉上
1.摩尔投票
先来简单的介绍摩尔投票：
摩尔投票是一种用来解决绝对众数问题的算法。
什么是绝对众数呢？
在一个集合中，如果一个元素的出现次数比其他所有元素的出现次数之和还多，那么就称它为这个集合的绝对众数。等价地说，绝对众数的出现次数大于总元素数的一半。
思路：
设置一个计数器
count
利用绝对众数与非绝对众数相互对抗、抵消，
首先遍历数组
遇到相同的count++，不同的count--
在根据count的数值设置当前的candidate（投票对象）
因为绝对众数＞非绝对众数，对抗过后剩下的那个元素一定是绝对众数
代码实现：
int majorityElement(int* nums, int numsSize)
{
//moore
int i=0;
int candidate=nums[0];//设置投票对象
int count=1;//因为投票对象是nums[0]，本身就是1票
for(i=1,count=1;i<numsSize;i++)//遍历数组
{
if(candidate==nums[i])
//当投票对象与当前元素相同时count++
count++;
else
{
//否则count--
count--;
if(count<0)
//当投票对象票数＜0，重新选择对象
{
candidate=nums[i];
count=1;//票数重置为1
}
}
}
return candidate;
}
2.合理但错误的方法
这是题主自己经历的错误，因为超出运行时间，所以不可以用
但是
注意2.2中的方法会根据排序的不同方法而产生不同影响
例如：
冒泡排序会时间出界，但快速排序不会
2.1暴力循环
马有失蹄，暴力循环也会
思路：
设置计数器
count=0
利用外部循环变量作为数组下标，
在内层也设置一个循环变量为数组下标，
与每一个数组元素进行比较，相同时count++当满足count＞numssize/2时break
代码实现：
int majorityElement(int* nums, int numsSize)
{
int i = 0;
for (i = 0; i < numsSize; i++)
{
int count = 0;
for (int j = 0; j < numsSize; j++)
{
if (nums[i] == nums[j])
count++;
}
if (count > numsSize / 2)
break;
}
return nums[i];
}
2.2排序+求出中间元素中间元素
思路：
先进行排序，之后求出nums[numsSize/2]（中间元素），因为绝对众数所占元素必定过半，故中间元素一定为绝对众数，再return中间元素
代码实现：
int majorityElement(int* nums, int numsSize)
{
int i = 0;
int tmp = 0;
for (i = 0; i < numsSize - 1; i++)
{
for (int j = 0; j < numsSize - 1 - i; j++)
{
if (nums[j] > nums[j + 1])
{
tmp = nums[j];
nums[j] = nums[j + 1];
nums[j + 1] = tmp;
}
}
}
return nums[numsSize/2];
}
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