Given a binary array nums, return the maximum length of a contiguous subarray with an equal number of 0 and 1.

Example 1:

Input: nums = [0,1] Output: 2 Explanation: [0, 1] is the longest contiguous subarray with an equal number of 0 and 1. 

Example 2:

Input: nums = [0,1,0] Output: 2 Explanation: [0, 1] (or [1, 0]) is a longest contiguous subarray with equal number of 0 and 1. 

Constraints:

• 1 <= nums.length <= 105
• nums[i] is either 0 or 1.

给定一个二进制数组 nums , 找到含有相同数量的 0 和 1 的最长连续子数组，并返回该子数组的长度。

• 0 和 1 的数量相同可以转化为两者数量相差为 0，如果将 0 看作为 -1，那么原题转化为求最长连续子数组，其元素和为 0 。又变成了区间内求和的问题，自然而然转换为前缀和来处理。假设连续子数组是 [i,j] 区间，这个区间内元素和为 0 意味着 prefixSum[j] - prefixSum[i] = 0，也就是 prefixSum[i] = prefixSum[j]。不断累加前缀和，将每个前缀和存入 map 中。一旦某个 key 存在了，代表之前某个下标的前缀和和当前下标构成的区间，这段区间内的元素和为 0 。这个区间是所求。扫完整个数组，扫描过程中动态更新最大区间长度，扫描完成便可得到最大区间长度，即最长连续子数组。

package leetcode funcfindMaxLength(nums []int) int { dict:=map[int]int{} dict[0] =-1count, res:=0, 0fori:=0; i<len(nums); i++ { ifnums[i] ==0 { count-- } else { count++ } ifidx, ok:=dict[count]; ok { res=max(res, i-idx) } else { dict[count] =i } } returnres } funcmax(a, bint) int { ifa>b { returna } returnb }