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题目地址：https://leetcode-cn.com/problems/check-if-all-1s-are-at-least-length-k-places-away/
给你一个整数数组 nums ，和一个表示限制的整数 limit，请你返回最长连续子数组的长度，该子数组中的任意两个元素之间的绝对差必须小于或者等于 limit 。
如果不存在满足条件的子数组，则返回 0 。
示例1：
输入：nums = [8,2,4,7], limit = 4
输出：2
解释：所有子数组如下：
[8] 最大绝对差 |8-8| = 0 <= 4.
[8,2] 最大绝对差 |8-2| = 6 > 4.
[8,2,4] 最大绝对差 |8-2| = 6 > 4.
[8,2,4,7] 最大绝对差 |8-2| = 6 > 4.
[2] 最大绝对差 |2-2| = 0 <= 4.
[2,4] 最大绝对差 |2-4| = 2 <= 4.
[2,4,7] 最大绝对差 |2-7| = 5 > 4.
[4] 最大绝对差 |4-4| = 0 <= 4.
[4,7] 最大绝对差 |4-7| = 3 <= 4.
[7] 最大绝对差 |7-7| = 0 <= 4.
因此，满足题意的最长子数组的长度为 2 。
示例2：
输入：nums = [10,1,2,4,7,2], limit = 5
输出：4
解释：满足题意的最长子数组是 [2,4,7,2]，其最大绝对差 |2-7| = 5 <= 5 。
示例3：
输入：nums = [4,2,2,2,4,4,2,2], limit = 0
输出：3
提示：
1、 1<=nums.length<=10^5；
2、 1<=nums[i]<=10^9；
3、 0<=limit<=10^9；
找出一个最长的连续子数组，这个子数组中的最大值和最小值的差 <= limit。
看了数据的范围是 10 ^ 5，我们就知道要用 O(N) 的解法，又解决的是连续数组的最大最小问题，因此最终想到滑动窗口。
滑动窗口使用两个指针：left, right，我定义的是闭区间，即判断 [left, right]区间。
窗口维护思路是：
1、 找这个区间的最大值和最小值的差cur=max_-min_；
2、 如果cur大于limit，说明当前窗口已经不满足条件，必须将left右移；
3、 如果cur小于limit，说明满足条件，把right右移，尝试更大的窗口是否满足条件；
使用res 保存最大窗口的大小，当 cur < limit 时，更新res.
整体的思路到上面就结束了。但是直接提交超时，为什么呢？因为 计算 max_ 和 min_ 直接调用库函数 max() 和 min()，这两者的时间复杂度是 O(N) 的，导致超时。
优化的重点是快速地求数组区间 max() 和 min()，即滑动窗口的最大值和最小值。可以用的方法有：
1、 C++使用multiset，可以允许出现重复元素并且自动排序；
2、 C++使用map，保存出现次数，可自动排序当一个数字的次数为0的时候，要erase掉；
3、 使用二分维护一个排序数组；
4、 使用两个优先级队列找最大和最小；
我用了一个简单的方法，判断区间内数字是不是都是相同的数字，如果都相同，那么不计算 max_ - min_ 了直接设置为0。就这样简单的方法就成功通过了。
Python 代码如下：
class Solution(object):
def longestSubarray(self, nums, limit):
"""
:type nums: List[int]
:type limit: int
:rtype: int
"""
N = len(nums)
left, right = 0, 0
res = 0
visited = set()
visited.add(nums[0])
while right < N:
if (len(visited) != 1):
max_ = max(nums[left : right + 1])
min_ = min(nums[left : right + 1])
cur = max_ - min_
else:
cur = 0
if cur > limit:
left += 1
else:
visited.add(nums[right])
res = max(res, right - left + 1)
right += 1
return res
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