leetcode-java-229. Majority Element II

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原创最新推荐文章于 2026-06-08 08:35:17 发布 567 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

ShardingSphere 分库分表避坑：扩容数据迁移时，如何做到“不停机、不丢数据”？停机：发布公告，凌晨 0 点停止对外服务。洗数据：跑一个巨大的脚本，把旧库数据 Hash 算出新路由，写入新库。改配置：修改代码里的分片规则。重启：祈祷数据没丢，服务正常。这种“刀耕火种”的方式，风险极高，且随着数据量增大，停机时间会变得不可接受。我们需要的是Online Migration (在线迁移)。分库分表扩容不再是“听天由命”的赌博。通过，我们将一次高风险的“运维操作”变成了一个可控的、可视化的“数据流转过程”。方案停机时间复杂度回滚难度传统停机清洗。阅读详情

/*
Given an integer array of size n, find all elements that appear
more than ⌊ n/3 ⌋ times.
The algorithm should run in linear time and in O(1) space.
 */
 public class Solution {
    public List<Integer> majorityElement(int[] nums) {
        List<Integer> list = new ArrayList<Integer>();
        Map<Integer,Integer> map = new HashMap<Integer,Integer>();

        int len = nums.length;
        int m = len/3;

        for(int num:nums) {
            if(!map.containsKey(num)) {
                map.put(num,1);
            } else {
                int count = map.get(num);
                count++;
                map.put(num,count);
            }
        }

        for(Map.Entry<Integer,Integer> entry:map.entrySet()) {
            if(entry.getValue() > m) {
                list.add(entry.getKey());
            }
        }
        return list;
    }
}