awesometime#learn-git#28-数组中出现次数超过一半的数字1

### 1 Boyer-Moore Majority Vote Algorithm 思路 https://www.jianshu.com/p/dfd676b71ef0 推广n/3位置的元素 出现次数超过一半的数，【它的出现次数比其他所有数字出现次数的总和还要多】，保存两个值， 数组中的数字和它的出现次数。如果下一个数字等于该数字，那么出现次数加一，如果不相等，次数减一， 当次数为0时，保存下一个数字，并重置出现次数为1，我们要找的数字就是最后一次把次数重置为1的时候，保存的数字。 【最后要检查】得到的元素出现次数是否超过一半。 使用 count 来统计一个元素出现的次数，当遍历到的元素和统计元素不相等时，令 count--。 如果前面查找了 i 个元素，且 count == 0 ，说明前 i 个元素没有 majority，或者有 majority， 但是出现的次数少于 i / 2 ，因为如果多于 i / 2 的话 count 就一定不会为 0 。 此时剩下的 n - i 个元素中，majority 的数目依然多于 (n - i) / 2，因此继续查找就能找出 majority。 【出现次数超过一半的数，它的出现次数比其他所有数字出现次数的总和还要多】 这个操作的思想:(自己猜的) 相当于将所有数分成两半 用最多的和其余每个抵消完 还有的话 这个数就是最多的 比如 有4个1 2个2 1个3 抵消完2个2,重新开始 抵消完1个3重新开始 剩1 就是最多 最后需要检查是因为: 比如 [1,2,3] (1,1)(1,0)(3,1) 最后一次把次数重置为1的时候的数字是3,但3并不是次数最多的 ```python3 class Solution: def MoreThanHalfNum_Solution(self, numbers): # write code here