在Python中查找具有相同频率的最常见元素的最短子列表长度的程序

在编写Python程序时，我们时常需要在一个列表中查找出现频率最高的元素，并且需要找到最短的包含这些元素的子列表。这是一个非常常见的问题，本文将向你介绍如何使用Python来解决这个问题。

解题思路

我们可以使用一些Python的内置函数来实现这个问题。

首先，我们需要使用Counter()函数来统计列表中每个元素的出现频率，它会返回一个字典对象，其中键是元素，值是出现次数。

接着，我们可以使用most_common()方法来按照出现频率的大小获取最常见的元素，此方法会返回一个列表[(element1,count1),(element2,count2),…]。

最后，我们可以使用两个指针(start, end)来寻找包含这些最常见元素的最短子列表，具体逻辑为：先将指针end指向列表第一个元素，然后不断向后移动end指针，如果当前元素出现在最常见元素列表中，则将该元素从计数器中减少一次，并将指针start指向第一个不在最常见元素列表中的元素。当计数器中所有元素的值均为0时，将此时的子列表长度与之前所有子列表长度进行比较取最小值即为最短子列表长度。

接下来，让我们看看如何将这个思路用Python代码实现。

示例代码

from collections import Counter

def shortest_sublist(lst):
    counter = Counter(lst)
    most_common = [item[0] for item in counter.most_common()]
    target_count = len(most_common)
    window_count = 0
    start = 0
    end = 0
    min_length = float('inf')
    while end < len(lst):
        if counter[lst[end]] > 0 and lst[end] in most_common:
            window_count += 1
        counter[lst[end]] -= 1
        end += 1
        while window_count == target_count:
            if end - start < min_length:
                min_length = end - start
            counter[lst[start]] += 1
            if counter[lst[start]] > 0 and lst[start] in most_common:
                window_count -= 1
            start += 1
    return min_length

此时，我们可以调用shortest_sublist()函数，并传入一个测试列表：

test_list = [1,2,3,2,5,1,3,2,2,3,4,5,1,4,1,1]
result = shortest_sublist(test_list)
print(result)

运行结果：

5

这个程序有效地寻找出了包含具有相同频率的最常见元素的最短子列表的长度。

结论

在编写Python程序时，寻找包含具有相同频率的最常见元素的最短子列表的长度是非常常见的问题。使用集合函数Counter()和most_common()可以轻松解决这个问题，我们只需要使用两个指针来找到最短的子列表即可。