现在的选票是 牛肉：巧克力：铜锣烧=15:21:14图片小夫说，最喜欢水果的人最少，我们应该将水果踢出局，选择了水果的，就看第二偏好。选择了水果的9票，加在了巧克力的票数上。 现在的选票是：牛肉：巧克力：铜锣烧=15:21:14图片这个方法叫做 排序复选法（instance runoff)：这种投票的好处是，可以让结果更能反映大多数人的真实想法。 这个现象所反映的选民票与选举人票之间的矛盾。为了更深入的理解这一点，我们来展开讲一下美国大选的规则。选举人制度美国大选采取选举人团制度，每四年进行一次。 在建国之初，保护小州的利益，巩固联邦，采取了选举人团制度。美国总统并非由选民直接选举产生，而是 由“选举人团”的投票产生。在大选时，选民先把票投给各州的选举人，选出选举人团，再由选举人团投票选出总统。 美国48个州都是“赢家通吃”原则 此州 选民中得票率最高的候选人，独占该州所有选举人票。美国有50个州，共有538张选举人票。每个州的选票与州人口相关，选票数各不相同。
少数州的少数投票至关重要 由于美国选举的选举人制度，所以大选中摇摆州的选票数量至关重要。虽然弗罗里达州被认为是第一摇摆重镇，但是其民调的结果两方获胜概率相差不大。 这次大选中对希拉里最重要的州，从各方民调显示希拉里领先比较大的州结果却选了Trump的是这三个州：Wisconsin（威斯康星，10张选举人票），Pennsylvania（宾夕法尼亚，20张选举人票）， Michigan（密歇根，16张选举人票）。 可以看到的是川普在这三个州的领先很微小，分别为，1%，1.2%，0.3%，一共领先107330张选票，正是这极少数的选票决定了美国的未来。 可以看到的是川普在这三个州的领先很微小，分别为，1%，1.2%，0.3%，一共领先107330张选票，正是这极少数的选票决定了美国的未来。
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% of voters 是代表每一个年龄段人数占总选举人数比例；D、E、F三列代表Obama、McCain以及其他候选人在每个年龄段选举人中选票所占比例。 其中H列的函数公式如下； =SUM($C$4:C4) 代表各个年龄段选票所占比例的累计百分比； 作图数据整理如下： ?
例38：有三个候选人，每个选民只能投给一个人，要求用C语言编一个统计选票的程序，先后输入备选人的的名字，最后输出各人的得票结果。 C语言 | 统计选票结果的程序 更多案例可以go公众号：C语言入门到精通
我们首先需要对数据进行整理，并将所有摇摆州州、选举人票数以及在该州中需要花费的天数放到一个词典中。 将所有红色州的选票加在一起，便可以估算出特朗普最终将获得多少张选举人票。 有几种解决问题的方法。最直观的方法可能是递归函数，但它绝对不是最佳解决方案。 如果我们选择进入该州，那么总票数=该州的票数+剩下的几天从其他州获得的最高选票。 如果我们转到当前州，应该将该州的选举人票数与剩余天数所能获得的最高票数相加。剩余天数应为当前剩余天数减去当前状态下我们需要提升的天数。 如果我们选择去内华达州，我们将获得6张选举人票。这将花费1天的时间，因此我们还有1天的时间。1天的时间内，最多可以在缅因州获得5票。因此，此步骤的优化结果是11票。
全国选举 （时间：大选年11月的第二个星期二） 选民到制定地点进行投票，在总统候选人之间作出选择，同时选出各州总统选举人 5. 选举人团投票表决 总统选举人按该州选民投票结果投票，率先获得270张选举人票的候选人即当选美国总统。 选举人票：共538张 固定选票：每州2张（华盛顿3张） 剩余选票：共435张，按每州人口数分布 这个流程中的诸多环节，一旦电子化，就很容易被攻击。 据统计，75%的选票由纸投产生，而且大部分电子投票机在投票时有纸质凭证记录；一旦发生投票舞弊，可追踪纸质凭证。 大约14%的选举人票将在摇摆州产生，这些摇摆州采用的部分投票机是只有DRE而没有纸质备份的——具体就是佛罗里达、弗吉尼亚和宾夕法尼亚。
演讲文稿 美国大选终于要告一段落，“按照美国选举人制度，候选人在各州赢得的选举人票累计超过538票的一半（270张），就当选总统。”如果让你编写统计票的算法，你会如何编写？ image.png 遍历数组中所有“选票”，统计相同选票的总数，然后和数组长度的一半对比。
本文将从以下几个方面全方位展示大选的形势： 克林顿与希拉里的选举人票结果及其占比； 二者的获胜州分布情况、各自在各州的支持率； 不同群体及阶层的支持率。 library("mapdata") library("maptools") library("plyr") library("Cairo") library("reshape2") 1.1 二者的选举人票结果 1.3 两者选举人票得票比例 data3<-data.frame(x=c("Trump","Clinton"),y=c(43,54)) mydata <- transform(data3, mid_y 从种族上来看，希拉里在black、latino、asian以及其他种族中占据绝对优势，川普则把控着white的选票。 本文数据来源于CNN官网：http://edition.cnn.com/election/results 因为数据多源于小范围问卷调查（选票数据除外），限于样本范围和地域局限性，结果可能有偏颇。
作者：朱小五 我叫拜登 我叫川普 我七十七 我七十五 我属鸡 我属虎 他是我老公 他是我老母 他们党叫共和 他们党叫民主 昨天真是吃了一天的瓜，两位七十多岁的老人为了出道真是拼了，不断公布各州选举人票数的时候像极了 同时，它还提供了与历史大选的对比，即当前选票情况与2016年大选（希拉里 vs 特朗普）结果的对比。
第一步：采集数据 预测大选我们需要的数据来源： 选举人团(electoral college) 近期投票数据 你可以在很多地方找到上述相关信息。 好，我们已经弄清楚选举人团，接下来就是投票数据了!同样，要找到投票数据，地方也有很多，我选择的是 electionprojection.com。除了名字押韵，这个网站结构简单，便于分析数据。 由上图可知，我们非常确定约翰逊将有 0 个选票(我很遗憾，加里)。再来看特朗普和希拉里。这是一个很好的方法来可视化灵敏度分析。你可以看到每个候选人获得的理论上的最低、最高和可能的选举人票数。 ?
当大选进行到特朗普拿下了宾夕法尼亚州的20张选票之后，才算彻底奠定了胜局。 特朗普的胜利，不仅仅意味着民粹主义在西方国家愈发兴起，更是让之前大多数的民调和预测都成了笑话。 其实并不然，因为美国总统大选机制的特殊性，希拉里虽然获得了更多的选民选票，但最终选举人票高达290张的特朗普才是赢家，而大多数人工智能的预测算是对了一半。 ? 那么究竟是什么原因导致了预测失误呢？
第一步：采集数据 预测大选我们需要的数据来源： 选举人团（electoral college） 近期投票数据 你可以在很多地方找到上述相关信息。 好，我们已经弄清楚选举人团，接下来就是投票数据了！同样，要找到投票数据，地方也有很多，我选择的是 electionprojection.com。除了名字押韵，这个网站结构简单，便于分析数据。 由上图可知，我们非常确定约翰逊将有 0 个选票（我很遗憾，加里）。再来看特朗普和希拉里。这是一个很好的方法来可视化灵敏度分析。你可以看到每个候选人获得的理论上的最低、最高和可能的选举人票数。 ?
由于美国大选没有部署基于容器的高性能应用平台，用于快速精确统计选票，而是采用传统的选举人票制度，导致红蓝双方争论不休，互相指责部分摇摆州的统计数据造假，导致整个国家出现了混乱。
美国总统并不是按一人一票选出，而是每个州有不同数量的选举人票，如果这个州大多数人投票选这个党派，则整个州的选举人票都被这个党派得到。选举人票数量跟那个州的面积人口之类并没有直接关系。 最终根据538张选举人票的多数来决定总统人选。作为必须品的选举地图需要展示三个维度的数据，根据重要性依次为：投票结果、每个州的选举人票数、地图。 最大区别在各州选举人票的展示方式上。 选举人票的数量，可以用一个维度展现，例如柱子的高低或长短；也可以用两个维度也就是图形的面积来表现，这个图形可以是圆形、方形、六角型或异形（特殊形状，不是太空里吃人那个）。 挑战在于选举人票数跟地图怎么组合或合并。除了初学者，基本上不会有人用柱形图跟地图组合在一起了。但你还有选择，就是把表现选举人票的图形放在地图上，还是直接用这些形状来组成美国地图。
以上方案是通过三个图层拼合，才凑成的版面，但是这个方法弊端很多，其一：过程复杂，图形需要映射三次，其二，仔细看你会发现，阿拉斯加和夏威夷的选举人票数原本没那么多，这里从大小来看，竟然与加州差不多，从颜色来看 数据太多有时候会混） newdata<-read.csv("D:/R/File/President.csv",stringsAsFactors=FALSE,check.names=FALSE) #从新读入美国大选的选票数据集 (long,lat))) mynewdata<-join(centres,newdata,type="full") #获取各州多边形中心经纬度中心坐标： #美国总统大选各州选举人票数分布： ggplot
下图为各洲“选举人票”的占比情况。作者设计了两种表现方法，一是以“选举人票”的分布做为底图，一是直接以美国地图作为底图。 除此图上方双方选举人票总体数量对比外，鼠标移至各洲上方还能显示各洲“选举人票”数量及对希拉里与特朗普的支持比例。 关于第三方选举人影响的情况(在只有两种选择和有四个选举人的情况下，选民的态度又是怎样呢?) 特朗普的粉丝更多的是公立学校出身，而希拉里的则大都为精英阶层。
下图为各洲“选举人票”的占比情况。作者设计了两种表现方法，一是以“选举人票”的分布做为底图，一是直接以美国地图作为底图。 除此图上方双方选举人票总体数量对比外，鼠标移至各洲上方还能显示各洲“选举人票”数量及对希拉里与特朗普的支持比例。 ? 关于第三方选举人影响的情况(在只有两种选择和有四个选举人的情况下，选民的态度又是怎样呢?) ? 特朗普的粉丝更多的是公立学校出身，而希拉里的则大都为精英阶层。 ?
; import java.util.List; /** * @author MiChong * @date 2020-06-07 14:13 */ public class ZkClient 服务器1和2分别投自己一票并交换选票信息：此时服务器1发现服务器2的ID比自己目前投票推举的（服务器1）大，更改选票为推举服务器2。 此时服务器1和2都会更改选票为服务器3。此次投票结果：服务器1为0票，服务器2为0票，服务器3为3票。此时服务器3的票数已经超过半数，服务器3当选Leader。 此时服务器1，2，3已经不是LOOKING状态，不会更改选票信息。交换选票信息结果：服务器3为3票，服务器4为1票。 此时服务器4服从多数，更改选票信息为服务器3，并更改状态为FOLLOWING； （5）服务器5启动，同4一样当小弟。 5）写数据流程 ?
下图为各洲“选举人票”的占比情况。作者设计了两种表现方法，一是以“选举人票”的分布做为底图，一是直接以美国地图作为底图。 除此图上方双方选举人票总体数量对比外，鼠标移至各洲上方还能显示各洲“选举人票”数量及对希拉里与特朗普的支持比例。 关于第三方选举人影响的情况（在只有两种选择和有四个选举人的情况下，选民的态度又是怎样呢?） 特朗普的粉丝更多的是公立学校出身，而希拉里的则大都为精英阶层。
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