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。
示例 1：
输入：nums = [3,2,3] 输出：3
示例 2：
输入：nums = [2,2,1,1,1,2,2] 输出：2
提示： n == nums.length 1 <= n <= 5 * 104 -109 <= nums[i] <= 109
思路 ： 使用排序
如果将数组 nums 中的所有元素按照单调递增或单调递减的顺序排序，那么下标为[n/2]的元素（下标从 0 开始）一定是众数。
class Solution {
public int majorityElement(int[] nums) {
Arrays.sort(nums);
return nums[nums.length / 2];
}
}
复杂度分析
时间复杂度：O(nlogn)。将数组排序的时间复杂度为 O(nlogn)。
空间复杂度：O(logn)。如果使用语言自带的排序算法，需要使用 O(logn)的栈空间。如果自己编写堆排序，则只需要使用 O(1]的额外空间。
进阶：尝试设计时间复杂度为 O(n)、空间复杂度为 O(1) 的算法解决此问题。
摩尔投票法思路
候选人(cand_num)初始化为nums[0]，票数count初始化为1。
当遇到与cand_num相同的数，则票数count = count + 1，否则票数count = count - 1。
当票数count为0时，更换候选人，并将票数count重置为1。
遍历完数组后，cand_num即为最终答案。
为何这行得通呢？
投票法是遇到相同的则票数 + 1，遇到不同的则票数 - 1。
且“多数元素”的个数> ⌊ n/2 ⌋，其余元素的个数总和<= ⌊ n/2 ⌋。
因此“多数元素”的个数 - 其余元素的个数总和 的结果 肯定 >= 1。
这就相当于每个“多数元素”和其他元素 两两相互抵消，抵消到最后肯定还剩余至少1个“多数元素”。
无论数组是[1 2 1 2 1]，亦或是[1 2 2 1 1]，总能得到正确的候选人。
class Solution {
fun majorityElement(nums: IntArray): Int {
var count = 1
var cand_num = nums[0]
for(i in 1 until nums.size){
if(cand_num == nums[i]){
++count
}else{
if(--count == 0){
cand_num = nums[i]
count = 1
}
}
}
return cand_num
}
}
