找出整形数组中占比超过一半的数 | 豆包MarsCode AI刷题好的，我可以给你一些代码提示来帮助你解决这个问题。我们

好的，我可以给你一些代码提示来帮助你解决这个问题。我们可以使用一种称为“摩尔投票算法”（Boyer-Moore Voting Algorithm）的方法来高效地找到数组中出现次数超过一半的元素。

解题思路

初始化：我们需要一个变量 candidate 来存储当前的候选元素，以及一个计数器 count 来记录该候选元素的票数。
遍历数组：对于数组中的每一个元素：
- 如果 count 为 0，则将当前元素设为 candidate，并将 count 设为 1。
- 如果当前元素与 candidate 相同，则 count 加 1。
- 如果当前元素与 candidate 不同，则 count 减 1。
最终结果：遍历结束后，candidate 即为出现次数超过一半的元素。

代码提示

你可以根据上述思路，在 solution 函数中实现这个算法。以下是一些代码提示：

def solution(array):
    # 初始化候选元素和计数器
    candidate = None
    count = 0
    
    # 遍历数组
    for num in array:
        # 如果计数器为0，更新候选元素
        if count == 0:
            candidate = num
            count = 1
        # 如果当前元素与候选元素相同，计数器加1
        elif num == candidate:
            count += 1
        # 如果当前元素与候选元素不同，计数器减1
        else:
            count -= 1
    
    # 返回候选元素
    return candidate

if __name__ == "__main__":
    # 添加你的测试用例
    print(solution([1, 3, 8, 2, 3, 1, 3, 3, 3]) == 3)
    print(solution([5, 5, 5, 1, 2, 5, 5]) == 5)
    print(solution([9, 9, 9, 9, 8, 9, 8, 8]) == 9)

解释

candidate 用于存储当前的候选元素。
count 用于记录候选元素的票数。
通过遍历数组，我们不断更新 candidate 和 count，最终 candidate 即为出现次数超过一半的元素。

你可以根据这个提示继续完善你的代码。如果你有任何问题或需要进一步的帮助，请告诉我！

摩尔投票算法（Boyer-Moore Voting Algorithm）是一种高效的算法，用于在数组中找到出现次数超过一半的元素。这个算法的时间复杂度为 O(n)，空间复杂度为 O(1)，非常适合解决这个问题。

解题思路

初始化：我们需要一个变量 candidate 来存储当前的候选元素，以及一个计数器 count 来记录该候选元素的票数。
遍历数组：对于数组中的每一个元素：
- 如果 count 为 0，则将当前元素设为 candidate，并将 count 设为 1。
- 如果当前元素与 candidate 相同，则 count 加 1。
- 如果当前元素与 candidate 不同，则 count 减 1。
最终结果：遍历结束后，candidate 即为出现次数超过一半的元素。

代码实现

你可以根据上述思路，在 solution 函数中实现这个算法。以下是完整的代码实现：

def solution(array):
    # 初始化候选元素和计数器
    candidate = None
    count = 0
    
    # 遍历数组
    for num in array:
        # 如果计数器为0，更新候选元素
        if count == 0:
            candidate = num
            count = 1
        # 如果当前元素与候选元素相同，计数器加1
        elif num == candidate:
            count += 1
        # 如果当前元素与候选元素不同，计数器减1
        else:
            count -= 1
    
    # 返回候选元素
    return candidate

if __name__ == "__main__":
    # 添加你的测试用例
    print(solution([1, 3, 8, 2, 3, 1, 3, 3, 3]) == 3)
    print(solution([5, 5, 5, 1, 2, 5, 5]) == 5)
    print(solution([9, 9, 9, 9, 8, 9, 8, 8]) == 9)

解释

candidate 用于存储当前的候选元素。
count 用于记录候选元素的票数。
通过遍历数组，我们不断更新 candidate 和 count，最终 candidate 即为出现次数超过一半的元素。

测试用例

在 if __name__ == "__main__": 部分，你可以添加更多的测试用例来验证你的代码是否正确。

if __name__ == "__main__":
    # 添加你的测试用例
    print(solution([1, 3, 8, 2, 3, 1, 3, 3, 3]) == 3)
    print(solution([5, 5, 5, 1, 2, 5, 5]) == 5)
    print(solution([9, 9, 9, 9, 8, 9, 8, 8]) == 9)

你可以根据这个提示继续完善你的代码。如果你有任何问题或需要进一步的帮助，请告诉我！

解题思路

初始化：我们需要一个变量 candidate 来存储当前的候选元素，以及一个计数器 count 来记录该候选元素的票数。
遍历数组：对于数组中的每一个元素：
- 如果 count 为 0，则将当前元素设为 candidate，并将 count 设为 1。
- 如果当前元素与 candidate 相同，则 count 加 1。
- 如果当前元素与 candidate 不同，则 count 减 1。
最终结果：遍历结束后，candidate 即为出现次数超过一半的元素。

代码实现

你可以根据上述思路，在 solution 函数中实现这个算法。以下是完整的代码实现：

def solution(array):
    # 初始化候选元素和计数器
    candidate = None
    count = 0
    
    # 遍历数组
    for num in array:
        # 如果计数器为0，更新候选元素
        if count == 0:
            candidate = num
            count = 1
        # 如果当前元素与候选元素相同，计数器加1
        elif num == candidate:
            count += 1
        # 如果当前元素与候选元素不同，计数器减1
        else:
            count -= 1
    
    # 返回候选元素
    return candidate

if __name__ == "__main__":
    # 添加你的测试用例
    print(solution([1, 3, 8, 2, 3, 1, 3, 3, 3]) == 3)
    print(solution([5, 5, 5, 1, 2, 5, 5]) == 5)
    print(solution([9, 9, 9, 9, 8, 9, 8, 8]) == 9)

解释

candidate 用于存储当前的候选元素。
count 用于记录候选元素的票数。
通过遍历数组，我们不断更新 candidate 和 count，最终 candidate 即为出现次数超过一半的元素。

测试用例

在 if __name__ == "__main__": 部分，你可以添加更多的测试用例来验证你的代码是否正确。

if __name__ == "__main__":
    # 添加你的测试用例
    print(solution([1, 3, 8, 2, 3, 1, 3, 3, 3]) == 3)
    print(solution([5, 5, 5, 1, 2, 5, 5]) == 5)
    print(solution([9, 9, 9, 9, 8, 9, 8, 8]) == 9)

你可以根据这个提示继续完善你的代码。如果你有任何问题或需要进一步的帮助，请告诉我！