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为了解决这个问题，我们需要找到一个数组中与原数组度相同的最短连续子数组的长度。度的定义是数组中元素出现频数的最大值。我们可以使用滑动窗口技术来高效地解决这个问题。

方法思路

这种方法的时间复杂度是O(n)，因为每个元素最多被加入和移除一次窗口，适用于大数组的情况。

解决代码

from collections import defaultdictclass Solution:    def findShortestSubArray(self, nums: list[int]) -> int:        if not nums:            return 0                # 计算整个数组的度        freq = defaultdict(int)        max_degree = 0        for num in nums:            freq[num] += 1            if freq[num] > max_degree:                max_degree = freq[num]                min_length = len(nums)        current_freq = defaultdict(int)        left = 0                for right in range(len(nums)):            current_num = nums[right]            current_freq[current_num] += 1                        # 当前窗口的度            current_degree = max(current_freq.values()) if current_freq else 0                        if current_degree == max_degree:                window_length = right - left + 1                if window_length < min_length:                    min_length = window_length                        # 滑动左指针            while current_degree != max_degree and left <= right:                left_num = nums[left]                current_freq[left_num] -= 1                if current_freq[left_num] == 0:                    del current_freq[left_num]                                if left_num == current_num:                    current_degree = max(current_freq.values()) if current_freq else 0                                left += 1                return min_length

代码解释

这种方法高效且直接，能够在O(n)的时间复杂度内解决问题。

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