这个题的思路非常简单：乍一看非常复杂似乎要遍历查找，实际上完全没有必要，大家想想一下，一个数字的出现次数都超过数组长度一半了，只要对它进行排序，那么中间的字符，必定是它。
class Solution {
public int majorityElement(int[] nums) {
Arrays.sort(nums);
return nums[nums.length/2];
}
}
第二种算法：
Boyer-Moore 投票算法
我们把众数值看作正票（+1），非众数看作反票（-1）
如果我们把众数记为 +1 ，把其他数记为 −1 ，将它们全部加起来，显然和大于 0 ，从结果本身我们可以看出众数比其他数多。
本质上， Boyer-Moore 算法就是找 nums 的一个后缀 sufsuf ，其中 suf[0]suf[0] 就是后缀中的众数。我们维护一个计数器，如果遇到一个我们目前的候选众数，就将计数器加一，否则减一。只要计数器等于 0 ，我们就将 nums 中之前访问的数字全部 忘记 ，并把下一个数字当做候选的众数。直观上这个算法不是特别明显为何是对的，我们先看下面这个例子（竖线用来划分每次计数器归零的情况）
[7, 7, 5, 7, 5, 1 | 5, 7 | 5, 5, 7, 7 | 7, 7, 7, 7]
首先，下标为 0 的 7 被当做众数的第一个候选。在下标为 5 处，计数器会变回0 。所以下标为 6 的 5 是下一个众数的候选者。由于这个例子中 7 是真正的众数，所以通过忽略掉前面的数字，我们忽略掉了同样多数目的众数和非众数。因此， 7 仍然是剩下数字中的众数。
[7, 7, 5, 7, 5, 1 | 5, 7 | 5, 5, 7, 7 | 5, 5, 5, 5]
现在，众数是 5 （在计数器归零的时候我们把候选从 7 变成了 5）。此时，我们的候选者并不是真正的众数，但是我们在 遗忘 前面的数字的时候，要去掉相同数目的众数和非众数（如果遗忘更多的非众数，会导致计数器变成负数）。
因此，上面的过程说明了我们可以放心地遗忘前面的数字，并继续求解剩下数字中的众数。最后，总有一个后缀满足计数器是大于 0 的，此时这个后缀的众数就是整个数组的众数。
实现
public int majorityElement(int[] nums){
//保存众数，默认为第一个数字
int res = nums[0] ;
//投票计数
int count = 0;
//遍历
for(int n : nums){
//如果当前票数为0，那么当前的值默认为众数
if(count == 0){
res = n;
}
//如果当前的值是众数，那么count+1，不是则count-1，
count = res == n ? count+1:count-1;
}
return res;
}
