解法一：排序法
设数组的长度为 n，众数为 x，且众数 x 出现的次数 count(x) > n/2
排序操作会将数组中的元素按照从小到大（或从大到小）的顺序排列。但无论元素如何排列，元素的数量并不会改变，也就是说众数的出现次数依旧大于数组长度的一半。
对于一个长度为 n 的数组，其索引范围是从 0 到 n - 1。当对数组进行排序后，中间位置的索引计算方式如下：
- 若
n为奇数，中间位置的索引是n / 2。例如，当n = 5时，中间位置的索引是5 / 2 = 2（索引从 0 开始）。 - 若
n为偶数，通常我们说的中间位置可以取n / 2 - 1或者n / 2，不过在这种情况下，由于众数出现的次数大于n / 2，不管取哪个位置，结果都是众数。例如，当n = 6时，n / 2 = 3，n / 2 - 1 = 2（索引从 0 开始）。
由于众数 x 出现的次数大于 n / 2，那么在排序后的数组中，无论众数 x 是大值还是小值，它都会在数组中占据超过一半的连续位置。这就保证了数组的中间位置一定被众数 x 占据。
举例说明
- 奇数长度数组
假设有数组 [1, 2, 2, 2, 3]，数组长度 n = 5，众数是 2，出现了 3 次，大于 5 / 2 = 2。对数组排序后还是 [1, 2, 2, 2, 3]，中间位置的索引是 5 / 2 = 2，对应的值是 2，也就是众数。
- 偶数长度数组
假设有数组 [1, 2, 2, 2, 2, 3]，数组长度 n = 6，众数是 2，出现了 4 次，大于 6 / 2 = 3。对数组排序后还是 [1, 2, 2, 2, 2, 3]，中间位置的索引可以取 6 / 2 - 1 = 2 或者 6 / 2 = 3，对应的值都是 2，即众数。
func majorityElement(nums []int) int {
sort.Slice(nums, func(i, j int) bool {
return nums[i] < nums[j]
})
return nums[len(nums)/2]
}
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。
解法二：摩尔投票法
题目下面说了进阶版，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。
设数组的长度为 n，众数为 x，且众数 x 出现的次数 > n/2
- 推论一：若记众数的票数为+1，非众数的票数为−1，则一定有所有数字的票数和>0
- 推论二：若数组的前a个数字的票数和=0，则 数组剩余(n−a)个数字的票数和一定仍>0，即后(n−a)个数字的众数仍为x。
根据以上推论，遍历并统计票数。当发生票数和=0时，剩余数组的众数一定不变，每次发生票数和=0都可以缩小剩余数组区间。当遍历完成时，最后一轮假设的数字即为众数。
核心理念为票数正负抵消
func majorityElement(nums []int) int {
res := 0
votes := 0
for _, v := range nums{
if votes == 0 { // 假设当前元素为候选众数
res = v
}
if res == v { // 当前元素等于候选众数，投票数加 1，否则减 1
votes++
} else {
votes--
}
}
return res
}
