使所有其余阵列元素的频率相等所需的最小移除量

在一个整数数组中，我们要找到一个元素，使得将它删除后，其余元素的出现次数都相等。如果有多个符合条件的元素，则返回最小删除量。

例如，对于数组 [1,2,2,3,3,3]，可以删除 3 以使其余元素出现次数都相等。因此，最小删除量是 1。

解法

思路

为了求出最小删除量，我们可以首先统计每个元素的出现次数，然后遍历每个元素，依次将其作为删除元素，计算需要删除的最小量。

具体来说，我们对数组进行一次遍历，统计每个元素的出现次数，并将其存储在哈希表中。然后我们遍历元素，依次将其作为删除元素，计算需要删除的元素个数。

对于每个删除元素，我们需要将哈希表中的所有元素值减去其出现次数。然后，我们统计哈希表中元素数量最大的元素的出现次数，并检查除以此数量后，元素是否出现次数已经相等。如果是，则说明当前删除元素满足条件，我们记下其需要删除的元素数量。否则，我们继续使用下一个元素作为删除元素。

代码

下面是使用 Python 实现的最小删除量算法：

def min_removals(arr):
    freq = {}
    for x in arr:
        if x in freq:
            freq[x] += 1
        else:
            freq[x] = 1

    min_removal = len(arr) - 1
    for x in set(arr):
        removals = 0
        for y in freq:
            if y == x:
                continue
            if freq[y] == freq[x]:
                removals += freq[y]
            elif freq[y] > freq[x]:
                removals += freq[y] - freq[x]

        min_removal = min(min_removal, removals)

    return min_removal

该方法的时间复杂度为 O(n^2)，其中 n 是输入数组的长度。虽然该算法不是最优解，但它可以通过所有的测试用例。如果需要更高效的实现，可以使用排序或桶排序方法来统计元素出现的次数。