给定一个大小为 n 的数组 nums ，返回其中的多数元素。多数元素是指在数组中出现次数 大于 ⌊ n/2 ⌋ 的元素。 你可以假设数组是非空的，并且给定的数组总是存在多数元素。

可以使用摩尔投票算法来解决此问题，具体步骤如下：

1. 初始化候选者为数组的第一个元素，计数器为 1。

2. 遍历数组，若当前元素等于候选者，则计数器加 1；否则计数器减 1。

3. 若计数器为 0，则将当前元素设为新的候选者，计数器设为 1。

4. 遍历完数组后，候选者即为多数元素。

以下是 Python 代码实现：

def majorityElement(nums):
    candidate = nums[0]
    count = 1
    for i in range(1, len(nums)):
        if nums[i] == candidate:
            count += 1
        else:
            count -= 1
            if count == 0:
                candidate = nums[i]
                count = 1
    return candidate

时间复杂度为 O(n)，空间复杂度为 O(1)。

相关问题

给定一个大小为 n 的数组，找到在数组中出现次数 大于 ⌊ n/2 ⌋ 的元素。

摩尔投票算法可以解决这个问题，算法的基本思想是：每次从数组中选出两个不同的元素，将其删除；如果两个元素相同，则保留一个，并将其删除。这样不断重复，最终剩下的元素就是出现次数大于 ⌊ n/2 ⌋ 的元素。

具体实现如下：

1.假设第一个元素为出现次数大于 ⌊ n/2 ⌋ 的元素，计数器 count 初始化为 1。

2.从第二个元素开始遍历数组，如果当前元素和计数器中的元素相同，则计数器加 1，否则计数器减 1。

3.如果计数器减为 0，则重新将下一个元素设为出现次数大于 ⌊ n/2 ⌋ 的元素，并将计数器设为 1。

4.最终剩下的元素即为出现次数大于 ⌊ n/2 ⌋ 的元素。

代码实现如下（假设数组中一定存在出现次数大于 ⌊ n/2 ⌋ 的元素）：

def majorityElement(nums):
    candidate = nums[0]
    count = 1
    for i in range(1, len(nums)):
        if nums[i] == candidate:
            count += 1
        else:
            count -= 1
            if count == 0:
                candidate = nums[i]
                count = 1
    return candidate

时间复杂度为 O(n)，空间复杂度为 O(1)。

给定一个大小为 n 的数组 nums ，返回其中的多数元素。多数元素是指在数组中出现次数 大于 ⌊ n/2 ⌋ 的元素。 你可以假设数组是非空的，并且给定的数组总是存在多数元素。

这个问题可以使用摩尔投票算法来解决，其基本思路是遍历数组，维护一个候选元素和一个计数器，对于数组中的每个元素，如果当前计数器为 0，则将候选元素设置为该元素，并将计数器设置为 1，否则如果该元素与候选元素相同，则将计数器加 1，否则将计数器减 1。最终的候选元素就是出现次数超过 ⌊ n/2 ⌋ 的元素。

下面是 Java 代码实现：

public int majorityElement(int[] nums) {
    int count = 0;
    int candidate = 0;
    for (int num : nums) {
        if (count == 0) {
            candidate = num;
        }
        count += (num == candidate) ? 1 : -1;
    }
    return candidate;
}

时间复杂度为 O(n)，空间复杂度为 O(1)。