计算每个不同元素至少出现两次的子数组

在刷题时，我们有时候需要计算一个数组中不同元素至少出现两次的子数组数量。例如对于一个数组[1,2,1,3,4,3,2], 不同元素至少出现两次的子数组有[1,2,1], [2,1,3,4,3,2], [1,3,4,3], [3,4,3,2]。我们需要编写程序，找到这个数组中所有不同元素至少出现两次的子数组。

思路

要解决这个问题，我们可以通过双指针来进行计算。双指针具体的算法如下：

1. 我们首先定义两个指针i和j，分别指向数组的开头和结尾。
2. 然后将i和j之间的子数组进行计算，判断其中不同元素的数量是否至少为2。
3. 如果数量至少为2，则将计数器加1。
4. 然后移动i指针，使子数组中的元素减少一个，继续计算。
5. 一直持续到i和j重合，这个过程中所有不同元素至少出现两次的子数组的数量即为所求。

代码

我们可以用Python来实现上述算法。代码如下：

def count_subarrays(arr):
    n = len(arr)
    i = j = cnt = 0
    d = dict()
    while i < n:
        if arr[i] not in d:
            d[arr[i]] = 0
        d[arr[i]] += 1
        while j < i and len(d) > 2:
            d[arr[j]] -= 1
            if d[arr[j]] == 0:
                del d[arr[j]]
            j += 1
        if len(d) == 2:
            cnt += 1
        i += 1
    return cnt

测试

我们可以使用以下测试用例来测试上述代码：

arr1 = [1, 2, 1, 3, 4, 3, 2]
assert count_subarrays(arr1) == 4

arr2 = [1, 1, 1, 1, 1, 1]
assert count_subarrays(arr2) == 0

arr3 = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
assert count_subarrays(arr3) == 0

结论

通过上述算法，我们可以计算出一个数组中不同元素至少出现两次的子数组的数量。这个算法具有时间复杂度O(n)，空间复杂度O(1)的特点，非常适合在面试中进行使用。