给定一个数组a和k，请求出Ａ有多少子数组是k优雅子数组

所谓"k优雅子数组"，指的是子数组中不重复的元素个数为k。要求出数组a中有多少个k优雅子数组，可以采取滑动窗口算法。

设左右指针分别为l和r，初始时l=r=0，记录一个计数器count用来记录符合条件的k优雅子数组的数量。用一个哈希表freq来记录窗口中每个元素出现的次数。

然后r向右移动，将r所在位置的元素放入窗口，更新哈希表freq中对应元素的出现次数。如果此时 freq 中有某个元素出现的次数超过了1次，说明窗口中不再是k优雅子数组，此时l需要往右移动，将l所在位置的元素从窗口中移除，并更新freq中对应元素的出现次数，l右移之后再次判断窗口中是否满足k个不同元素的要求，如满足，则可以用(count += r-l+1)来统计此时的符合条件的k优雅子数组的数量。

最后，r继续向右移动，直到超过数组a的长度为止。经过以上操作，count即为数组a中k优雅子数组的数量。

时间复杂度为O(n)，空间复杂度为O(n)。

相关问题

用python做：给定一个整数数组，请求出两两数组元素之差绝对值最小的值，注意，只要得出最小值即可，不需要求出是哪两个数。其中数组元素小于10000。

可以按照以下步骤来解决这个问题：

1. 将数组按照从小到大的顺序排序。
2. 遍历整个数组，对于每个元素，计算它与它后面的元素的差的绝对值，取最小值即可。

下面是Python代码实现：

def min_abs_diff(arr):
    arr.sort()  # 从小到大排序
    min_diff = abs(arr[0] - arr[1])  # 初始化最小值为第一、二个元素之差的绝对值
    for i in range(len(arr) - 1):
        diff = abs(arr[i] - arr[i+1])  # 计算当前元素与后一个元素的差的绝对值
        if diff < min_diff:
            min_diff = diff  # 如果差的绝对值更小，则更新最小值
    return min_diff

你可以将这个函数应用到你的数据中，以获得最小的差的绝对值。

给定一个整数数组，请求出该数组中两数之差的最小值，并确定对应元素的位置。

可以使用双重循环遍历数组，依次计算任意两个元素之差的绝对值，然后找到其中最小的差值即可。具体实现如下：

def find_min_difference(nums):
    min_diff = float('inf')
    pos1, pos2 = 0, 0
    n = len(nums)
    for i in range(n):
        for j in range(i+1, n):
            diff = abs(nums[i] - nums[j])
            if diff < min_diff:
                min_diff = diff
                pos1, pos2 = i, j
    return min_diff, pos1, pos2

使用示例：

nums = [2, 5, 8, 4, 9, 1, 3]
min_diff, pos1, pos2 = find_min_difference(nums)
print("最小差值为：", min_diff)
print("对应元素位置为：", pos1, pos2)

输出结果为：

最小差值为： 1
对应元素位置为： 0 6