LeetCode-697. Degree of an Array

Description:

Example 1:

Example 2:

Note:

Solution (C++):

算法分析：

其实仔细分析这道题，不难看出，如果真的去分析子序列，徒增烦恼。我们只要找到出现次数最多的那个数，还有它们的索引，然后找到它们索引中最小值与最大值，相减加一，就可以算出最小值索引与最大值索引之间的数的个数，这个就是我们要找到答案。如果相同的出现次数的数，那么就选择最短的那个，即可。
但对于我来说，问题的关键不在这，而在于，如果快速有效简便地找到这个序列中，出现次数最多的元素，并获得它们的索引呢？以我目前的认知，会采用桶排序。但是题目Note已经说了单个元素范围是0~49999，所以桶排序肯定不行。
那么参考优秀的别人的答案。可以用哈希表，Hash Table，来巧妙地解决这道题。这也确实反映了我，算法功底并不扎实。但这也正是我做题、写这些博客的目的—–通过不断的做题练习，来在实战中完成算法学习。所以，接下来，我会首先就这道题中的Hash Table的运用进行说明。然后，我会单独新开辟一个系列，系统的学习数据结构与算法。

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这里用了两个哈希表，一个用来储存索引，一个用来计数。而两个哈希表共同的地方就是序列的元素值。那么，当储存了不同元素的索引，并得到了元素出现的次数之后，我们就能找到出现次数最多的元素，从而也能获得相同数值的其他元素的索引。
除此之外，还要注意到特殊情况，那就是某些特例，就跟数学中分类讨论一样，要考虑周全。在这道题中就是，如果序列的规模很小，序列长度只有一，就一个元素，那么我们直接返回1，就是符合题目要求的答案了。

程序分析：

首先要好好分析一下unordered_map这种数据结构。找到的目前觉得比较好的博客是：关联容器：unordered_map详细介绍。
unordered_map和map类似，都是存储的key-value的值，可以通过key快速索引到value。不同的是unordered_map不会根据key的大小进行排序。总之简单来说，unordered_map的两个参数，前一个是key，后一个是value。可以通过key来搜索到value。
那么回到具体的程序来说，startIndex的key就是nums[i]，元素的数值；value是i，元素的索引。正好跟原nums[]反过来了。而count的key同样是nums[i]，而value是记录元素重复出现的次数。

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之前一直以为要先遍历nums一遍之后，才能让再从头再查找一变count，从中找到最大值。其实，这也是我的一种常用惯性思维。其实解决问题要学会重一般性入手。那么对于一般的情况。如果count[nums[i]]的值就是fre，那么这就是我们要找到的对象。如果count[nums[i]]大于当前fre，就进行fre的更新。