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。

解题思路

1.元素分类： 构建一个哈希表，用来记录数字中所有出现的元素以及对应的位置
2.设置窗口： 对每个元素，采用滑动窗口去寻找最长的子数组，窗口的左右边界为[i，j]
3.滑动窗口： 在滑动窗口时，要保证窗口内删除的元素不能超过k，超过则把i向j移动
4.计算窗口长度： 每滑动一次窗口，就计算一次窗口长度:i-j+1，并和全局长度进行比较，保留较长的

class Solution {
public:int longestEqualSubarray(vector<int>& nums, int k) {int n=nums.size();//构建哈希表，记录每个元素的索引unordered_map<int,vector<int>> pos;for(int i=0;i<n;i++){pos[nums[i]].push_back(i);//记录每个元素的索引}int res=0;//初始化全局最大长度for(auto &[_,vec]:pos){int i=0;//窗口左端点for(int j=0;j<vec.size();j++){//窗口右端点，不停的向右滑动while(vec[j]-vec[i]-(j-i)>k){//每滑动一次就判断一次i++;}res=max(res,j-i+1);//更新全局最大长度}}return res;}
};

题后学习

假设我们的 unordered_map pos 如下所示：

unordered_map<int, vector<int>> pos = {{1, {0, 2, 4}},{2, {1, 3}},{3, {5}}
};

在这个哈希表中：

键 1 对应的值是一个向量 {0, 2, 4}。
键 2 对应的值是一个向量 {1, 3}。
键 3 对应的值是一个向量 {5}。

嵌套循环代码

for(auto &[_,vec]:pos){int i=0; // 窗口左端点for(int j=0;j<vec.size();j++)// ...

1. 第一次迭代（外层循环处理键 1）:
   vec 引用向量 {0, 2, 4}
   i 初始化为0
   内层循环将遍历 {0, 2, 4}，j 从0开始，依次为0, 1, 2。

2. 第二次迭代（外层循环处理键 2）:
   vec 引用向量 {1, 3}
   i 再次初始化为0
   内层循环将遍历 {1, 3}，j 从0开始，依次为0, 1。

3. 第三次迭代（外层循环处理键 3）:
   vec 引用向量 {5}
   i 再次初始化为0
   内层循环将遍历 {5}，j 从0开始，但因为只有一个元素，所以只执行一次。