具有所有唯一数字的数组的子数组计数

在这个情景下，我们需要编写一个算法，以计算给定数组中具有所有唯一数字的子数组数量。直观地说，一个子数组是该数组的一部分，它可以通过从数组中删除一些数字来得到它。让我们探讨如何实现这个算法。

算法实现

我们可以采用滑动窗口的技巧来解决这个问题。

1. 我们定义两个指针（start和end）来标记我们正在检查的子数组。它们都初始化为0。
2. 我们将一个set来存储当前子数组中出现过的数字。初始情况下，这个set为空。
3. 我们将一个变量count来追踪具有所有唯一数字的子数组的数量。初始情况下，这个变量为0。
4. 我们开始迭代数组，一次迭代处理一个数字。
   1. 如果当前数字不在set中，我们将其添加到set中，并且将end指针向右移动一位。此时，我们检查当前子数组是否包含所有唯一数字。如果是，则将计数器增加子数组数量，并将start指针向右移动一位，同时将start指针指向的数字从set中删除。
   2. 如果当前数字已经在set中，我们将start指针向右移动一位，并将start指针指向的数字从set中删除。我们继续此过程，直到当前数字不再set中为止。

以下是代码实现：

int findSubarraysCount(int[] arr) {
    Set<Integer> set = new HashSet<>();
    int count = 0;
    int start = 0;
    int end = 0;
    while (start <= end && end < arr.length) {
        if (!set.contains(arr[end])) {
            set.add(arr[end]);
            end++;
            if (set.size() == end - start) {
                count++;
                set.remove(arr[start]);
                start++;
            }
        } else {
            set.remove(arr[start]);
            start++;
        }
    }
    return count;
}

算法分析

时间复杂度：O(n) 空间复杂度：O(n)

总结

本篇文章中介绍了如何实现一个算法，以计算给定数组中具有所有唯一数字的子数组数量。我们使用了滑动窗口的技巧，时间复杂度为O(n)，空间复杂度为O(n)。这个算法可以解决这个问题，并且可以很好地扩展到其他相关问题中。