寻找发帖“水王”

package com.demo;

/**

* 传说，Tango有一大“水王”,他不但喜欢发帖，还会回复其他ID发的每个帖子。坊间风闻该“水王”发帖数目超过了帖子总数的一半。

* 如果你有一个当前论坛上所有帖子（包括回帖）的列表，其中帖子作者的ID也在表中，你能快速找出这个传说中的Tango水王吗？

* @author ying

*

*/

public class WaterLead {

/**

* 最直接的方法，我们可以对所有id排序，然后再扫描一遍排好序的Id列表，统计各个id出现的次数。如果摸个id出现的次数

* 操作总数的一半，那么久输出这个id。这个算法的时间复杂度为O(N*log2N + N)。

* 如果id列表已经是有序的，还需要扫描一遍整个列表来统计各个id出现的次数吗？

* 如果一个id出现的次数超过总数N的一半。那么，无论水王的id是什么，这个有序的id列表中的第N/2项（从0开始编号）一定

* 会是这个id。不比再次扫描列表。如果能够迅速定位到列表的某一项，除去排序的时间复杂度，后处理需要的时间为O(1)。

* 但是上面两种方法都需要对id列表进行排序，时间复杂度方面没有本质的改进。能否避免排序呢？

* 如果每次删除两个不同的id（不管是否包含“水王”的id），那么，在剩下的id列表中，“水王”id出现的次数仍然超过总数的

*一半。可以通过不断重复这个过程，把id列表中的id总数降低（转化为更小的问题），从而得到答案。新的思路，避免了排序这个

*耗时的步骤，总的时间复杂度只有O(N)，且只需要常数的额外内存。

* @param id

* @param n

* @return这个超级水王的id是candidate

*/

public String findWaterLead(int[] id,int n){

for(int i = 0 ;i < n ;i++){

System.out.print(id[i]+",");

}

System.out.println();

System.out.println(n);

int candidate = 0;

int nTimes,i;

for(i = nTimes = 0;i < n;i++){

if(nTimes == 0){

candidate = id[i];

nTimes = 1;

}else{

if(candidate == id[i])

nTimes++;

else

nTimes--;

}

}

return "这个超级水王的id是"+candidate;

}

}