给你一个下标从 0 开始的整数数组 nums 和一个整数 k 。

如果子数组中所有元素都相等，则认为子数组是一个 等值子数组 。注意，空数组是 等值子数组 。

从 nums 中删除最多 k 个元素后，返回可能的最长等值子数组的长度。

子数组 是数组中一个连续且可能为空的元素序列。

示例 1：

输入：nums = [1,3,2,3,1,3], k = 3
输出：3
解释：最优的方案是删除下标 2 和下标 4 的元素。
删除后，nums 等于 [1, 3, 3, 3] 。
最长等值子数组从 i = 1 开始到 j = 3 结束，长度等于 3 。
可以证明无法创建更长的等值子数组。

示例 2：

输入：nums = [1,1,2,2,1,1], k = 2
输出：4
解释：最优的方案是删除下标 2 和下标 3 的元素。 
删除后，nums 等于 [1, 1, 1, 1] 。 
数组自身就是等值子数组，长度等于 4 。 
可以证明无法创建更长的等值子数组。

提示：

 ·1 <= nums.length <= 105

 ·1 <= nums[i] <= nums.length

 ·0 <= k <= nums.length

题目大意：计算最多删除k个元素的情况下数组中最长等值子数组的长度。

分析：设区间[i,j]中众数的个数为maxCount。

（1）区间[i,j]中的最长等值子数组长度<=区间[i-1,j]中的最长等值子数组长度；

（2）由（1）可知，当区间右端点j确定时，左端点i越小越好。又因为最多只能删除k个元素，因此当j确定时，i的最小值是固定的，即i在最小处时，数组i-1号元素不等于区间[i,j]中的众数，且j-i+1-maxCount==k；

（3）由（2）可知，可利用滑动窗口，不断向右移动窗口右端点j，当j-i+1-maxCount==k+1时，向右移动窗口左端点i，同时在移动滑动窗口过程中维护maxCount的值即可；

（4）设右端点j对应的最小左端点为i，右端点n对应的最小左端点为m，区间[i,j]的众数个数为maxCount1，区间[m,n]的众数个数为maxCount2，由（2）中结论可知j-i+1=k+maxCount1，n-m+1=k+maxCount2。因此当maxCount2>maxCount1时，n-m>j-i，所以maxCount越大，窗口的长度越长；

（5）由于在遍历过程中要获取最大的maxCount，根据（4）中结论，只需维护最大的maxCount即可，当前右端点对应的区间长度也只需保持为出现过的最长区间长度，只有当更大的maxCount出现时，才会扩大区间。因为当前区间的众数个数若无法超越maxCount，即使区间长度可能大于其本应设置的长度，但由于区间长度并未超越出现过的最长区间的长度，对于maxCount的值并不会产生影响。

class Solution {
public:int longestEqualSubarray(vector<int>& nums, int k) {int N=nums.size(),size=0,maxCount=0;unordered_map<int,int> map;for(int l=-1,r=0;r<N;++r){maxCount=max(maxCount,++map[nums[r]]);//根据maxCount的大小更新区间范围if(++size-maxCount==k+1){--size;--map[nums[++l]];}}return maxCount;}
};