数据结构-线性表-应用题-2.2-12，数据结构之线性表应用题解答详解，第2.2-12题分析，数据结构之线性表应用题解答详解，第2.2-12题分析与详解

摘要：本文是关于数据结构中的线性表应用题解答详解，针对第2.2-12题进行深入分析。文章将详细解释如何应用线性表解决实际应用问题，包括解题思路和具体步骤。通过本文，读者可以了解线性表在实际问题中的应用价值，提高数据结构和算法的应用能力。

该算法旨在通过遍历数组寻找可能的主元素，算法流程如下：将遇到的第一个整数设为候选主元素c，并初始化计数器count为1，遍历数组中的每个元素，若遇到与c相等的数，则增加count；否则，减少count，当count降至0时，将下一个遇到的整数设为新的c并重置count为1，完成初次遍历后，获得最终的候选主元素，随后，需进行二次验证：再次遍历数组，统计c的出现次数，判断其是否超过数组长度的一半，以确定c是否为真正的主元素。

C语言描述如下：

int majority(int A[], int n) {
    int i, c, count = 1;
    if (n == 0) return -1; // 处理空数组的情况
    c = A[0]; // 选择候选主元素
    for (i = 1; i < n; i++) {
        if (A[i] == c) {
            count++;
        } else {
            count--;
        }
        if (count == 0) {
            c = A[i]; // 更新候选主元素
            count = 1;
        }
    }
    
    // 统计候选主元素出现次数并判断是否为真正的主元素
    int candidateCount = 0;
    for (i = 0; i < n; i++) {
        if (A[i] == c) {
            candidateCount++;
        }
    }
    return (candidateCount > n / 2) ? c : -1; // 返回主元素或-1（若无主元素）
}

此算法的时间复杂度为O(n)，空间复杂度为O(1)，算法通过两次遍历数组来寻找主元素，因此时间复杂度为O(n)，在算法过程中，仅使用了常数级别的额外空间来保存变量，因此空间复杂度为O(1)。