所有大小为K的子数组中的最小公共元素

当需要在数组的所有子数组中找到一个最小公共元素时，可以使用滑动窗口算法。滑动窗口法是一种双指针算法，它们分别指向窗口的左右两端。通过移动窗口的左右指针，可以遍历整个数组，并找到需要的子数组。

首先，我们需要定义一个窗口大小K。然后，我们使用一个哈希表来存储每个数出现的次数。我们遍历数组，并将前K个数放入哈希表中。此时，哈希表中的键是数字，而值则是数字出现的次数。

接下来，我们移动右指针，将其指向第K+1个数。我们从哈希表中删除左指针指向的数字，并将右指针指向的数字插入哈希表中。我们可以比较哈希表中的所有数字，找到其中的最小值并将其记录下来。移动左指针，使得它指向下一个数，并重复上述过程，直到遍历完整个数组。

下面是使用Python语言实现该算法的代码片段：

from collections import Counter

def min_common_element(nums, k):
    counter = Counter(nums[:k])
    min_element = min(counter, key=counter.get)
    
    for i in range(k, len(nums)):
        counter[nums[i-k]] -= 1
        counter[nums[i]] += 1
        if counter[nums[i-k]] == 0:
            del counter[nums[i-k]]
        if nums[i-k] == min_element:
            min_element = min(counter, key=counter.get)
    
    return min_element

以上代码中，Counter类用于统计列表中数字出现的次数。在第3行中，我们先统计前K个数字在列表中出现的次数，并将它们放入计数器中。然后，在第5-12行的循环中，我们遍历整个列表。我们通过删除哈希表中的左指针所指向的数字，并将右指针所指向的数字添加到哈希表中来向右移动窗口。在添加数字到哈希表时，我们同时检查左指针所指向的数字是否是当前最小值。如果是的话，我们需要重新计算哈希表中的最小值。

上述算法的时间复杂度为O(N)，其中N是列表的长度。因为我们只需要遍历列表一次即可找到所有子数组中的最小公共元素。

滑动窗口算法在处理数组和字符串相关的问题时非常有用。它可以节省时间和空间，甚至可以处理一些暴力算法无法解决的问题。因此，当你遇到类似问题时，尝试使用滑动窗口算法。