领扣LintCode算法问题答案-1078. 数组的度
发布日期:2021-06-30 17:09:45 浏览次数:3 分类:技术文章

本文共 1341 字,大约阅读时间需要 4 分钟。

领扣LintCode算法问题答案-1078. 数组的度

目录

1078. 数组的度

描述

给定由非负整数组成的非空数组,数组的度定义为出现频率最高的元素。

找出最短的连续子数组,并使得它和原数组有相同的度。返回该连续子数组的长度。

  • nums.length的范围在1到50,000之间。
  • nums[i]是范围为0到49,999的整数。

样例 1:

输入: [2, 2]输出: 2

样例 2:

输入: [1, 2, 2, 3, 1]输出: 2解释: 输入数组的度是2,1和2都出现了两次。具有相同度的子串包括:[1, 2, 2, 3, 1], [1, 2, 2, 3], [2, 2, 3, 1], [1, 2, 2], [2, 2, 3], [2, 2]其中长度最短为2。所以返回2。

题解

public class Solution {
/** * @param nums: a list of integers * @return: return a integer */ public int findShortestSubArray(int[] nums) {
// write your code here Map
> map = new HashMap<>(); int maxNum = 0; int maxCount = 0; for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
int n = nums[i]; List
indexs = map.get(n); if (indexs == null) {
indexs = new ArrayList<>(); map.put(n, indexs); } indexs.add(i); if (indexs.size() > maxCount) {
maxCount = indexs.size(); maxNum = n; } } if (maxCount == 1) {
return 1; } else {
List
indexs = map.get(maxNum); return indexs.get(indexs.size() - 1) - indexs.get(0) + 1; } }}

鸣谢

非常感谢你愿意花时间阅读本文章,本人水平有限,如果有什么说的不对的地方,请指正。

欢迎各位留言讨论,希望小伙伴们都能每天进步一点点。

转载地址:https://le-yi.blog.csdn.net/article/details/108809247 如侵犯您的版权,请留言回复原文章的地址,我们会给您删除此文章,给您带来不便请您谅解!

上一篇:领扣LintCode算法问题答案-1079. 连续子串计数
下一篇:领扣LintCode算法问题答案-1071. 词典中最长的单词

发表评论

最新留言

路过,博主的博客真漂亮。。
[***.116.15.85]2024年04月08日 07时53分58秒

关于作者

    喝酒易醉,品茶养心,人生如梦,品茶悟道,何以解忧?唯有杜康!
-- 愿君每日到此一游!

推荐文章

【论文阅读笔记】Convolutional Neural Networks for Sentence Classification 2019-04-30
【NLP学习笔记】One-hot encoding:独热编码 2019-04-30
【工具使用】CSDN编辑器markdown字体、颜色与字号的设置 2019-04-30
【NLP学习笔记】词共现矩阵 2019-04-30
【NLP学习笔记】NLP基础知识框架图 2019-04-30
【深度学习笔记】卷积的输入输出的通道、维度或尺寸变化过程 2019-04-30
【NLP学习笔记】训练集、验证集和测试集的概念及划分 2019-04-30
【NLP学习笔记】conda换源 2019-04-30
【深度学习笔记】常见的图像增强方法:scaling、rotating、flipping、random cropping 2019-04-30
【深度学习笔记】标准卷积 2019-04-30
【深度学习笔记】组卷积 2019-04-30
【深度学习笔记】循环神经网络和递归神经网络区别 2019-04-30
【学习笔记】英文科技论文常见英语句式积累 2019-04-30
【深度学习笔记】PixelShuffle 2019-04-30
【python3学习笔记】斜杠和双斜杠运算符的区别 2019-04-30
【深度学习笔记】torch.nn.Sequential(* args) 与 torch.nn.Module 2019-04-30
【深度学习笔记】用torch.nn.Sequential()搭建神经网络模型 2019-04-30
【深度学习笔记】用torch.nn.ModuleList搭建神经网络 2019-04-30
【解决错误】AttributeError: module ‘scipy.misc‘ has no attribute ‘imread‘ 2019-04-30
【解决错误】复现RCAN的时候遇到了ImportError: cannot import name ‘_update_worker_pids’ from ‘torch._C’ 2019-04-30