原始数组的最小子数组

在某些情况下，要查找原始数组的最小子数组可能会非常有用。 例如，在寻找数组中存在的特定值的最小区间时，这可能非常有用。

下面是一种可能的解决方案，它找到了原始数组的最小子数组，其中重复出现的值可以存在于任何位置。

实现方法

这个问题可以通过两个指针来解决。 我们首先将右指针移动到数组中的第一个位置。 然后，我们移动左指针，并逐渐增加子数组的大小，直到我们发现一个具有重复值的子数组。 如果我们找到一个这样的子数组，则我们将右指针向前移动，并继续检查是否存在更小的子数组。 如果没有更小的子数组，则我们返回前一个。

以下是一份Python代码，该代码实现了上述策略：

def min_subarray(nums):
    seen = {}
    start = 0
    min_len = float('inf')
    for end, num in enumerate(nums):
        if num in seen:
            start = max(start, seen[num] + 1)
        seen[num] = end
        if end - start + 1 < min_len:
            min_len = end - start + 1
    return min_len

这段代码使用一个字典来跟踪每个值最后一次出现的位置。 然后，它使用两个指针来逐渐增加子数组的大小，并使用字典来检查是否存在重复值。 如果我们找到了一个重复的值，则我们将左指针向右移动，并更新最小时的子数组长度。

时间和空间复杂度

这个解决方案的时间复杂度为O(n)，其中n是原始数组的长度。 这是因为我们最多只需要遍历一次整个数组。 空间复杂度是O(k)，其中k是原始数组中不同值的数量。 这是因为我们需要创建一个字典来跟踪每个值的位置。 在最坏的情况下，k可能等于n，但通常情况下，k应该远小于n。

总结

原始数组的最小子数组是一个有用的问题，可以在许多情况下使用。 通过使用两个指针和一个字典，我们可以有效地解决这个问题。 这种解决方案的时间复杂度为O(n)，空间复杂度取决于原始数组中不同值的数量。