水果成籃
你正在探訪一家農場，農場從左到右種植了一排果樹。這些樹用一個整數數組 fruits 表示，其中 fruits[i] 是第 i 棵樹上的水果 種類 。
你想要盡可能多地收集水果。然而，農場的主人設定了一些嚴格的規矩，你必須按照要求采摘水果：
你只有 兩個 籃子，并且每個籃子只能裝 單一類型 的水果。每個籃子能夠裝的水果總量沒有限制。
你可以選擇任意一棵樹開始采摘，你必須從 每棵 樹（包括開始采摘的樹）上 恰好摘一個水果 。采摘的水果應當符合籃子中的水果類型。每采摘一次，你將會向右移動到下一棵樹，并繼續采摘。
一旦你走到某棵樹前，但水果不符合籃子的水果類型，那么就必須停止采摘。
給你一個整數數組 fruits ，返回你可以收集的水果的 最大 數目。
示例 1：
輸入：fruits = [1,2,1]
輸出：3
解釋：可以采摘全部 3 棵樹。
示例 2：
輸入：fruits = [0,1,2,2]
輸出：3
解釋：可以采摘 [1,2,2] 這三棵樹。
如果從第一棵樹開始采摘，則只能采摘 [0,1] 這兩棵樹。
示例 3：
輸入：fruits = [1,2,3,2,2]
輸出：4
解釋：可以采摘 [2,3,2,2] 這四棵樹。
如果從第一棵樹開始采摘，則只能采摘 [1,2] 這兩棵樹。
示例 4：
輸入：fruits = [3,3,3,1,2,1,1,2,3,3,4]
輸出：5
解釋：可以采摘 [1,2,1,1,2] 這五棵樹。
提示：
1 <= fruits.length <= 105
0 <= fruits[i] < fruits.length
解題思路：
1. 使用兩個指針left和right表示窗口的左右邊界，初始時都指向數組的起始位置。
2. 使用一個哈希表（或者數組，因為題目說明fruits[i]的范圍，但為了通用性，這里用哈希表）來記錄當前窗口內各種水果的出現次數。
3. 右指針right不斷向右移動，將遇到的水果加入窗口（即更新哈希表）。
4. 當窗口內水果種類超過2種時，移動左指針left，直到窗口內水果種類減少到2種（每次移動左指針，將左指針指向的水果從哈希表中移除，如果該水果數量減為0，則從哈希表中刪除該種類）。
5. 在移動過程中，記錄窗口的最大長度（即right-left+1），并更新最大長度。
具體步驟
初始化left=0, maxLen=0
使用一個HashMap來記錄當前窗口內每種水果的出現次數，也可以使用數組（因為fruits[i] < fruits.length，所以數組長度可以設為fruits.length，但為了通用，這里用HashMap）
遍歷right從0到len-1：
將fruits[right]加入HashMap（計數+1）
當HashMap的大小（即不同水果的種類）超過2時，開始移動左指針：
將fruits[left]從HashMap中移除（計數-1，如果減到0，則刪除該鍵）
left++
此時窗口內的水果種類不超過2，更新最大長度：maxLen = max(maxLen, right-left+1)
但是，注意：在移動左指針的過程中，我們只需要移除直到窗口內水果種類重新變為2即可。因此，在移動左指針時，使用while循環直到HashMap大小<=2。
然而，實際上，由于每次只增加一個元素，因此當種類超過2時，我們只需要移動一次左指針（但是注意，可能一次移動并不夠，因為可能移除了一個水果后，窗口內仍然有兩種以上？實際上，由于我們每次移除一個，所以當種類超過2時，我們一直移動左指針直到種類等于2）。因此，內層使用while循環。
優化：由于我們使用HashMap記錄每個水果出現的次數，當移除left位置的水果時，如果該水果在窗口內出現的次數減到0，那么我們就從HashMap中移除這個鍵，這樣HashMap的大小就是當前窗口內的水果種類數。
代碼實現
public static int totalFruit(int[] fruits) {int n = fruits.length;// 頻率數組：記錄當前窗口中每種水果出現的次數// 數組大小設為n，因為水果種類范圍是[0, n)int[] freq = new int[n];// 左指針：標記窗口起始位置int left = 0;// 最大長度：記錄滿足條件的最大窗口長度int maxLen = 0;// 種類計數：記錄當前窗口中的水果種類數int count = 0;// 右指針遍歷整個數組for (int right = 0; right < n; right++) {// 如果當前水果在窗口中首次出現，增加種類計數if (freq[fruits[right]] == 0) {count++;}// 增加當前水果的頻率計數freq[fruits[right]]++;// 當窗口中水果種類超過2種時，需要縮小窗口while (count > 2) {// 減少左指針指向的水果的頻率計數freq[fruits[left]]--;// 如果某種水果頻率降為0，減少種類計數if (freq[fruits[left]] == 0) {count--;}// 左指針右移，縮小窗口left++;}// 更新最大窗口長度maxLen = Math.max(maxLen, right - left + 1);}return maxLen;}
代碼解析： 初始化數據結構：
freq 數組：記錄當前窗口中每種水果出現的次數（索引對應水果種類）
left 指針：標記滑動窗口的起始位置
maxLen：記錄滿足條件的最長子數組長度
count：記錄當前窗口中的水果種類數
滑動窗口處理：
右指針擴展：right 指針從左到右遍歷數組
新種類檢測：當遇到窗口中未出現的水果種類時，增加種類計數 count
頻率更新：增加當前水果在頻率數組中的計數
窗口收縮：當種類數超過2時，移動左指針縮小窗口：
減少左指針指向水果的頻率計數
如果某種水果頻率降為0，減少種類計數
左指針右移
更新最大長度：每次循環后計算當前窗口長度并更新最大值
算法特性：
時間復雜度：O(n) - 每個元素最多被訪問兩次（右指針和左指針各一次）
空間復雜度：O(n) - 使用頻率數組存儲計數信息
最優性：滑動窗口確保在單次遍歷中高效找到最優解
算法原理：
該問題本質是尋找最多包含兩種不同元素的最長連續子數組。滑動窗口技術通過以下步驟解決：
窗口擴展：右指針不斷向右移動，擴展窗口范圍
狀態維護：使用頻率數組實時跟蹤窗口內各元素數量
種類控制：當窗口內元素種類超過2時，左指針向右移動收縮窗口
結果更新：每次窗口調整后，記錄滿足條件的最大窗口長度
這種方法保證了在O(n)時間內找到最優解，尤其適合處理大規模數據（題目中數組長度可達10^5），是解決此類問題的最優方案。
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