python-leetcode-697. 数组的度

697. 数组的度 - 力扣（LeetCode）

可以使用哈希表来记录每个元素的出现次数（频率），以及首次出现和最后一次出现的位置，然后计算满足度的最短子数组长度。

思路：

1. 遍历数组，使用哈希表记录每个数的出现次数、第一次出现的索引和最后一次出现的索引。

2. 找到出现次数最多的元素的度。

3. 遍历所有具有该度的元素，计算它们的最短子数组长度（即 最后一次出现索引 - 第一次出现索引 + 1）。

4. 返回最短的长度。

代码：

from collections import defaultdict

def findShortestSubarray(nums):
    count = defaultdict(int)  # 记录每个元素出现的次数
    first = {}  # 记录每个元素第一次出现的索引
    last = {}  # 记录每个元素最后一次出现的索引

    for i, num in enumerate(nums):
        count[num] += 1
        if num not in first:
            first[num] = i  # 只记录第一次出现的索引
        last[num] = i  # 记录最后一次出现的索引

    degree = max(count.values())  # 获取数组的度
    min_length = float('inf')

    for num in count:
        if count[num] == degree:
            min_length = min(min_length, last[num] - first[num] + 1)

    return min_length

示例：

nums = [1, 2, 2, 3, 1, 4, 2]
print(findShortestSubarray(nums))  # 输出 6

复杂度分析：

• 时间复杂度：O(n)，只需要一次遍历统计数据，第二次遍历寻找最小长度。

• 空间复杂度：O(n)，用于存储元素的计数、索引等信息。

这个方法能够高效找到与数组相同度的最短子数组长度。🚀