为每个数组元素的最小子数组计数

在计算机科学中，我们经常需要处理数组和子数组。 在这篇文章中，我们将介绍如何为每个数组元素找到最小的子数组，这是编程中的一个常见问题。

什么是子数组？

在计算机科学中，子数组是由原始数组的连续元素组成的集合。 换句话说，子数组是原始数组的一部分。 例如，假设我们有以下数组：

[1, 2, 3, 4, 5]

该数组有 5 个元素。 它的子数组是：

[1], [2], [3], [4], [5], [1, 2], [2, 3], [3, 4], [4, 5], [1, 2, 3], [2, 3, 4], [3, 4, 5], [1, 2, 3, 4], [2, 3, 4, 5], [1, 2, 3, 4, 5]

注意，原始数组中的单个元素也被认为是它自己的子数组。

问题描述

给定一个数组，我们需要为所有数组元素找到最小的子数组。

例如，假设我们有以下数组：

[4, 2, 2, 7, 8, 1, 2, 8, 10, 2]

该数组中的每个元素在下面的表格中都有一个最小子数组：

| 元素 | 最小子数组 | | ---- | ---- | | 4 | [4] | | 2 | [2, 2] | | 2 | [2, 2] | | 7 | [7] | | 8 | [8] | | 1 | [1] | | 2 | [2] | | 8 | [8] | | 10 | [10] | | 2 | [2, 2] |

解决方案

我们可以使用双指针技术来解决这个问题。 我们将使用一个指针来表示子数组的开始，另一个指针来表示子数组的结束。 我们首先将两个指针都指向数组的第一个元素。 然后，我们将结束指针向右移动，直到找到第一个包含要查找元素的子数组。 然后，我们将开始指针向右移动，直到该子数组不再包含要查找元素。 这就是我们要找的最小子数组。

def find_subarray(arr, val):
    s, e = 0, 0
    n = len(arr)

    res = []

    while s < n:
        if arr[s] == val:
            e = s
            while e < n and arr[e] == val:
                e += 1
            res.append([s, e - 1])
            s = e - 1
        s += 1

    return [r[1] - r[0] + 1 for r in res]

上面的 Python 代码实现了这个算法。 它采用两个指针 s 和 e，以及数组长度 n。 我们还定义了一个 res 数组来存储所有找到的最小子数组。 在 while 循环中，我们首先找到第一个包含要查找元素的子数组。 然后，我们将开始指针向右移动，直到子数组不再包含要查找元素。 在最后一步中，我们将找到的子数组长度添加到 res 数组中。 然后，我们返回 res 数组中的所有子数组长度。

总结

我们的解决方案使用双指针技术，以线性时间找到每个数组元素的最小子数组。 这个算法可以解决许多编程中的问题，如查找最长公共前缀和查找最大子数组和。 此外，这个算法还可以轻松扩展，以处理其他类型的输入，如字符数组和布尔数组。