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。

算法思路：

首先遍历一遍nums列表，记录每个元素出现的次数。同时记录出现次数最大的元素，作为度。

然后再遍历一遍nums列表，对于每个元素，如果它出现的次数等于度，则将其加入候选答案列表。

最后返回候选答案列表的长度即可。

Python代码实现：

from collections import defaultdict

def findShortestSubArray(nums):
    freq = defaultdict(int)
    max_freq = 0
    for num in nums:
        freq[num] += 1
        max_freq = max(max_freq, freq[num])
    candidates = []
    freq = defaultdict(int)
    for i, num in enumerate(nums):
        freq[num] += 1
        if freq[num] == max_freq:
            candidates.append(i)
    return min(candidates[-1] - candidates[0] + 1 for i in candidates)

时间复杂度：O(N)，其中N为nums列表的长度。

空间复杂度：O(N)，用了一个defaultdict来记录每个元素出现的次数。

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