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题目

算法解释

	之前的解题报告里，我们已经使用了普通的一种解决方法，而进阶的解题方法要求O(n)的时间复杂度和O(1)的
空间复杂度，也就是说，必须线性方法就要解决问题，这时候我们也应该能发现，通用的解法已经行不通了，那么我
们要引入一个新算法——摩尔投票法
	摩尔投票法，顾名思义，就是解决投票选举类似的问题，我们先构思一个场景，如果有n个人在进行选举，大家
投票来选举最终的候选人，得票超过n/2的人即可获胜（假设一定会存在这样一个），一般来说，简单思路就是统计
最后票数然后得结果就好了，那如果说选举人都不喜欢数学，不想数学，喜欢简单粗暴的方法，而每个人投票人实力
相同，1V1谁也不占上风，都能同归于尽，大家不同阵营的打一架，俩俩抵消出局，那最后留下来的一定就是多数的
阵营，这就是简单的摩尔投票法。

算法变换

	而在这个题目当中，我们发现，情况又不一样了，这里不是求N/2,而是N/3，但其中的思想没有改变，那我们的
算法该如何进行一个变化使得摩尔投票法能重新适用呢？
	其实我们可以想象一个临界条件，N/2时，什么情况下会出现选不出来的情况？均票，而均票的一个极端就是2
个人，一人N/2，那么其实N/3时的极端均票情况也差不多，3个人，每人都是N/3，N/2情况选不出是因为俩俩抵消了
，那N/3情况呢？没错，就是三三抵消了！但这时有人会说，如果投票情况是{1,1，1,2，2,1}，三三抵消那还剩下1
和2，而2是不合要求的，这时候我们其实只要对这两个数字再遍历检验一下就OK了，而且不影响其O(N)的时间复杂
度，而空间复杂度上，我们需要的也就是新建几个变量，O(1)的空间复杂度，妥妥的！

代码

class Solution {
    public List<Integer> majorityElement(int[] nums) {
        List<Integer> ans = new ArrayList<>();
        int num1 = 0,num2 = 0,times1 = 0,times2 = 0;//各数字与计数器
        int length = nums.length;
        for(int i = 0;i < length;i++)
        {
            if(nums[i] == num1) times1 ++;
            else if(nums[i] == num2) times2 ++;
            else if(times1 == 0) {
                num1 = nums[i];
                times1 ++;
            }
            else if(times2 == 0){
                num2 = nums[i];
                times2 ++;
            } 
            else
            {
                times1 --;times2 --;
            }
        }
        if(times1 > 0)//最后验证一下即可
        {
            times1 = 0;
             for(int i = 0;i < length;i++)
                if(nums[i] == num1) times1 ++;
            if(times1 > length/3)
                ans.add(num1);
        }
        if(times2 > 0)
        {
            times2 = 0;
             for(int i = 0;i < length;i++)
                if(nums[i] == num2) times2 ++;
            if(times2 > length/3)
                ans.add(num2);
        }
        return ans;
    }
}