Tango是微软亚洲研究院的一个试验项目。研究院的员工和实习生们都很喜欢在Tango上面交流灌水。传说，Tango有一大“水王”，他不但喜 欢发贴，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？
分析与解法
首先想到的是一个最直接的方法，我们可以对所有ID进行排序。然后再扫描一遍排好序的ID列表，统计各个ID出现的次数。如果某个ID出现的次数超过总数的一半，那么就输出这个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（读者可以试着证明一下）。省去重新扫描一遍列表，可以节省一点算法耗费的时间。如果能够迅速定位到列表的某一项（比如使用数组来存储列表），除去排序的时间复杂度，后处理需要的时间为O （1）。
但上面两种方法都需要先对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。看到这一点之 后，就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），从而得到问题的答案。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。伪代码如下：
代码清单2-8
Type Find(Type* ID, int N)
{
Type candidate;
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 candidate;
}
在这个题目中，有一个计算机科学中很普遍的思想，就是如何把一个问题转化为规模较小的若干个问题。分治、递推和贪心等都是基于这样的思路。在转化过 程中，小的问题跟原问题本质上一致。这样，我们可以通过同样的方式将小问题转化为更小的问题。因此，转化过程是很重要的。像上面这个题目，我们保证了问题 的解在小问题中仍然具有与原问题相同的性质：水王的ID在ID列表中的次数超过一半。转化本身计算的效率越高，转化之后问题规模缩小得越快，则整体算法的 时间复杂度越低。
扩展问题
随着Tango的发展，管理员发现，“超级水王”没有了。统计结果表明，有3个发帖很多的ID，他们的发帖数目都超过了帖子总数目N 的1/4。你能从发帖ID列表中快速找出他们的ID吗？
算法
Type candidate1;
Type candidate2;
Type candidate3;
void Find(Type* ID, int N)
{
int nTimes1 = 0 ;
int nTimes2 = 0 ;
int nTimes3 = 0 ;
int i;
for( i = 0; i < N; i++)
{
if (nTimes1 == 0)
{
candidate1 = ID[i], nTimes1 = 1;
}
else
{
if (candidate1 == ID[i])
{
nTimes1++;
}
else
{
if (nTimes2 == 0)
{
candidate2 = ID[i], nTimes2 = 1;
}
else
{
if (candidate2 == ID[i])
{
nTimes2++;
}
else
{
if (nTimes3 == 0)
{
candidate3 = ID[i], nTimes3 = 1;
}
else
{
if (candidate3 == ID[i])
{
nTimes3++;
}
else
{
nTimes1–;
nTimes2–;
nTimes3–;
}
}
}
}
}
}
}
}
类似扩展问题：一个百度的面试题：
有一个很大的log文件，里面记录的是用户搜索的关键字，现在的要求是，统计被搜索最频繁的前10个关键字
