# 169. 多数元素 - LeetCode Python/Java/C++/JS/C#/Go/Ruby 题解
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## LeetCode “169. 多数元素”问题描述
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`
### [约束]
- `n == nums.length`
- `1 <= n <= 5 * 10^4`
- `-10^9 <= nums[i] <= 10^9`
**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。
### [Hints]
提示 1
How to solve the problem in `O(1)` space?
Please search `Boyer-Moore majority vote algorithm`.
## 思路
解决本题的关键是用一个 Hash Table 来保存 num 对应的出现次数。key 是 num，value 是 出现次数。
## 复杂度
- 时间复杂度: `O(N)`.
- 空间复杂度: `O(N)`.
## Python
```python
class Solution:
def majorityElement(self, nums: List[int]) -> int:
num_to_count = defaultdict(int)
for num in nums:
num_to_count[num] += 1
if num_to_count[num] >= len(nums) / 2:
return num
```
## Ruby
```ruby
# @param {Integer[]} nums
# @return {Integer}
def majority_element(nums)
num_to_count = Hash.new(0)
nums.each do |num|
num_to_count[num] += 1
if num_to_count[num] > nums.size / 2
return num
end
end
end
```
## Java
```java
class Solution {
public int majorityElement(int[] nums) {
Map numToCount = new HashMap<>();
for (int num : nums) {
numToCount.put(num, numToCount.getOrDefault(num, 0) + 1);
if (numToCount.get(num) > nums.length / 2) {
return num;
}
}
return -1; // This line won't be reached due to problem constraints
}
}
```
## Other languages
```java
// Welcome to create a PR to complete the code of this language, thanks!
```
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