- 给定一个长度为n的整型数组，已知其中一个数字的出现次数超过数组长度的一半，找出这个元素 ## 输入格式 - 一个长度为n的数组，其中某个元素的出现次数大于n/2 ## 输出格式 - 一个整数

这个问题可以通过哈希表（Hash Table）来解决，也被称为“摩尔投票法”或“多数元素查找”。我们可以遍历数组，对于每一个元素，都在哈希表中增加其计数。由于假设存在一个元素出现次数超过数组长度的一半，所以当遍历到数组一半大小的时候，哈希表中该元素的计数肯定是最高的。之后的遍历过程中，只要遇到相同的元素，就无需再做记录，因为无论如何它的计数都不会低于已知的最高值。

下面是一个简单的Python实现：

def majorityElement(nums):
    count_dict = {}
    for num in nums:
        if num in count_dict:
            count_dict[num] += 1
        else:
            count_dict[num] = 1
            
    for key, value in count_dict.items():
        if value > len(nums) // 2:
            return key
    
    # 如果没有找到出现次数超过一半的元素，返回任何一个键（这里不存在这种情况）
    # 因为我们知道一定有一个元素满足条件
    return next(iter(count_dict))

# 示例
nums = [2,2,1,1,1,2,2]
print(majorityElement(nums))  # 输出: 2

在这个例子中，函数`majorityElement`首先创建一个空的字典`count_dict`来存储元素及其计数。然后遍历数组，更新计数。最后再次遍历字典，找到出现次数超过`n / 2`的元素并返回。