子数组的最大长度，以使子数组中的所有元素均相等

当我们需要在一个数组中寻找一个连续的子数组，使得这个子数组中所有的元素均相等时，我们可以使用一些算法来解决这个问题。以下是一些常见的思路和解决方案。

解题思路

常用的思路有两种:

1. 枚举（暴力解法）

• 枚举所有可能的子数组，比较它们的元素是否相等。

• 在所有符合条件的子数组中，找到最长的一个即为最佳答案。

• 时间复杂度为 O(n^2)

2. Hash算法

• 建立一个哈希表，以元素值为键，下标为值。

• 遍历整个数组，每遇到一个新元素，就在哈希表中储存此元素及其下标。

• 如果遇到了已经在哈希表中储存的元素，就可以计算出这个元素所在的下标和当前下标之间的距离，然后更新最大距离。

• 时间复杂度为 O(n)

代码实现

枚举法

def max_equal_subarray(nums):
    max_len = 0
    for i in range(len(nums)):
        for j in range(i + 1, len(nums) + 1):
            if len(set(nums[i:j])) == 1:
                max_len = max(max_len, j - i)
    return max_len

Hash算法

def max_equal_subarray(nums):
    max_len = 0
    d = {}
    for i in range(len(nums)):
        if nums[i] not in d:
            d[nums[i]] = i
        else:
            max_len = max(max_len, i - d[nums[i]] + 1)
    return max_len

总结

• 当数据量较小的时候，使用枚举法可以轻松解决问题。

• 但是当数据量大的时候，枚举法的效率不高，建议使用Hash算法。

• Hash算法时间复杂度较低，但是需要使用额外的哈希表来存储数据。