最小子数组，其元素的频率大于其他元素的频率

题目描述

给定一个整数数组，找到一个长度最小的子数组，其元素的出现次数严格大于数组中其他元素的出现次数。

示例

输入

[1,2,2,3,3,3,4,4,4,4]

输出

[3,3,3]

思路

1. 统计数组中各个元素出现的频率
2. 找到出现次数最大的元素
3. 遍历所有以出现次数最大元素为起点的子数组，找到长度最小的且其元素的出现次数大于数组中其他元素的出现次数的子数组

代码实现

from collections import Counter
from typing import List

def find_min_subarr(nums: List[int]) -> List[int]:
    counter = Counter(nums)
    most_common_element, most_common_count = counter.most_common(1)[0]
    min_subarr = []
    for i in range(len(nums)):
        if nums[i] == most_common_element:
            for j in range(i, len(nums)):
                subarr = nums[i:j+1]
                subarr_counter = Counter(subarr)
                if subarr_counter[most_common_element] > sum(subarr_counter.values()) - subarr_counter[most_common_element]:
                    if not min_subarr or len(subarr) < len(min_subarr):
                        min_subarr = subarr
    return min_subarr

复杂度分析

该算法时间复杂度为 $O(n^3)$。在最坏情况下，需要遍历每个子数组，计算每个子数组中元素的出现次数。在实际应用中，可以对第 3 步进行优化，将时间复杂度降至 $O(n^2)$ 或 $O(n)$。