对于一个包含自然数的列表nums，计算他的度。列表的度定义为列表里任一元素出现的频率的最大值。 【输入形式】 从键盘输入一个列表，包含方括号，逗号分隔 【输出形式】 整数 【样例输入】 [1,2,3,3,4,5,4,3,3] 【样例输出】 4 【样例说明】 列的所有元素的频率中，元素3的频率最大为4.

以下是一个Python程序，可以计算一个包含自然数的列表 `nums` 的度：

import ast
from collections import Counter

# 从键盘输入一个列表，包含方括号，逗号分隔
nums = ast.literal_eval(input("请输入一个包含自然数的列表："))

# 使用 Counter 函数计算每个元素出现的频率
count = Counter(nums)

# 计算度
degree = max(count.values())

# 输出结果
print(degree)

运行程序，输入样例输入 `[1,2,3,3,4,5,4,3,3]`，即可得到样例输出 `4`。

相关问题

对于一个包含自然数的列表nums，计算他的度。列表到度定义为列表里任一元素出现的频率到最大值

可以使用哈希表来统计每个元素出现的次数，然后找到出现次数最多的元素，计算其出现次数即为列表的度。以下是示例代码：

int findShortestSubArray(vector<int>& nums) {
unordered_map<int, int> freq; // 统计每个元素出现的次数
int maxFreq = 0; // 出现次数最多的元素的出现次数
for (int num : nums) {
freq[num]++;
maxFreq = max(maxFreq, freq[num]);
}
if (maxFreq == 1) return 1; // 如果所有元素都只出现了一次，返回1
unordered_map<int, int> left, right; // 统计每个元素第一次和最后一次出现的位置
for (int i = 0; i < nums.size(); i++) {
if (!left.count(nums[i])) left[nums[i]] = i;
right[nums[i]] = i;
}
int ans = INT_MAX;
for (auto& [num, cnt] : freq) {
if (cnt == maxFreq) {
ans = min(ans, right[num] - left[num] + 1);
}
}
return ans;
}

对于 "lua closure factory 完整代码" 的问题，这是一个比较复杂的问题，需要一定的编程经验和 Lua 语言的了解。以下是一个简单的示例代码：

function createClosureFactory()
local x = 0
return function()
x = x + 1
return x
end
end

local f = createClosureFactory()
print(f()) -- 输出1
print(f()) -- 输出2
print(f()) -- 输出3

这个代码定义了一个函数 createClosureFactory，它返回一个闭包函数，每次调用闭包函数都会返回一个递增的整数。在主程序中，我们创建了一个闭包工厂 f，然后调用 f 函数三次，每次输出一个递增的整数。

对于一个包含自然数的列表nums，计算他的度。列表的度定义为列表里任一元素出现的频率的最大值

。算法1：

1. 使用一个字典记录每个元素出现的次数及其首次出现的位置。
2. 遍历字典，找到出现次数最大的元素及其出现次数。
3. 返回这个出现次数即为列表nums的度。

时间复杂度：O(n)，其中n为列表nums的长度。

空间复杂度：O(n)，其中n为列表nums的长度。

Python 代码：

class Solution:
    def findShortestSubArray(self, nums: List[int]) -> int:
        freq = {}
        left, right = {}, {}
        for i, num in enumerate(nums):
            if num not in freq:
                freq[num] = 0
                left[num] = i
            freq[num] += 1
            right[num] = i
        max_freq = max(freq.values())
        degree = float("inf")
        for num, count in freq.items():
            if count == max_freq:
                degree = min(degree, right[num] - left[num] + 1)
        return degree

算法2：

1. 使用一个字典记录每个元素出现的次数。
2. 遍历字典，找到出现次数最大的元素及其出现次数。
3. 使用列表index记录这个元素在列表nums中出现的所有位置。
4. 计算这些位置的最大值和最小值的差即为列表nums的度。

时间复杂度：O(n^2)，其中n为列表nums的长度。

空间复杂度：O(n)，其中n为列表nums的长度。

Python 代码：

class Solution:
    def findShortestSubArray(self, nums: List[int]) -> int:
        freq = {}
        for num in nums:
            freq[num] = freq.get(num, 0) + 1
        max_freq = max(freq.values())
        degree = float("inf")
        for num, count in freq.items():
            if count == max_freq:
                index = [i for i, x in enumerate(nums) if x == num]
                degree = min(degree, max(index) - min(index) + 1)
        return degree