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synced 2024-11-24 13:03:41 +00:00
commit
5c0f7ca21b
@ -43,6 +43,8 @@
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我们来解析一下哈希表,key 代表的是含有 1 个奇数的前缀区间,value 代表这种子区间的个数,含有两个,也就是nums[0],nums[0,1].后面含义相同,那我们下面直接看代码吧,一下就能读懂。
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Java Code:
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```java
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class Solution {
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public int numberOfSubarrays(int[] nums, int k) {
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@ -70,8 +72,40 @@ class Solution {
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}
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```
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C++ Code:
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```cpp
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class Solution {
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public:
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int numberOfSubarrays(vector<int>& nums, int k) {
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if (nums.size() == 0) {
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return 0;
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}
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map <int, int> m;
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//统计奇数个数,相当于我们的 presum
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int oddnum = 0;
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int count = 0;
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m.insert({0,1});
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for (int & x : nums) {
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// 统计奇数个数
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oddnum += x & 1;
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// 发现存在,则 count增加
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if (m.find(oddnum - k) != m.end()) {
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count += m[oddnum - k];
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}
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//存入
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if(m.find(oddnum) != m.end()) m[oddnum]++;
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else m[oddnum] = 1;
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}
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return count;
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}
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};
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```
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但是也有一点不同,就是我们是统计奇数的个数,数组中的奇数个数肯定不会超过原数组的长度,所以这个题目中我们可以用数组来模拟 HashMap ,用数组的索引来模拟 HashMap 的 key,用值来模拟哈希表的 value。下面我们直接看代码吧。
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Java Code:
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```java
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class Solution {
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public int numberOfSubarrays(int[] nums, int k) {
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@ -93,4 +127,27 @@ class Solution {
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}
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```
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###
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C++ Code:
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```cpp
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class Solution {
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public:
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int numberOfSubarrays(vector<int>& nums, int k) {
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int len = nums.size();
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vector <int> map(len + 1, 0);
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map[0] = 1;
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int oddnum = 0;
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int count = 0;
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for (int i = 0; i < len; ++i) {
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//如果是奇数则加一,偶数加0,相当于没加
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oddnum += nums[i] & 1;
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if (oddnum - k >= 0) {
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count += map[oddnum-k];
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}
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map[oddnum]++;
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}
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return count;
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}
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};
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```
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@ -46,6 +46,8 @@
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**题目代码**
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Java Code:
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```java
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class Solution {
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public boolean checkSubarraySum(int[] nums, int k) {
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@ -71,5 +73,31 @@ class Solution {
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}
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```
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C++ Code:
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```cpp
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class Solution {
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public:
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bool checkSubarraySum(vector<int>& nums, int k) {
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map <int, int> m;
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//细节2
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m.insert({0,-1});
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int presum = 0;
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for (int i = 0; i < nums.size(); ++i) {
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presum += nums[i];
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//细节1,防止 k 为 0 的情况
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int key = k == 0 ? presum : presum % k;
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if (m.find(key) != m.end()) {
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if (i - m[key] >= 2) {
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return true;
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}
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//因为我们需要保存最小索引,当已经存在时则不用再次存入,不然会更新索引值
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continue;
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}
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m.insert({key, i});
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}
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return false;
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}
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};
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```
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@ -122,6 +122,8 @@ class Solution {
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**题目代码**
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Java Code:
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```java
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class Solution {
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||||
public int subarraySum(int[] nums, int k) {
|
||||
@ -150,3 +152,34 @@ class Solution {
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}
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```
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C++ Code:
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||||
```cpp
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public:
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||||
int subarraySum(vector<int>& nums, int k) {
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if (nums.size() == 0) {
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return 0;
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}
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map <int, int> m;
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//细节,这里需要预存前缀和为 0 的情况,会漏掉前几位就满足的情况
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//例如输入[1,1,0],k = 2 如果没有这行代码,则会返回0,漏掉了1+1=2,和1+1+0=2的情况
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//输入:[3,1,1,0] k = 2时则不会漏掉
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//因为presum[3] - presum[0]表示前面 3 位的和,所以需要m.insert({0,1}),垫下底
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m.insert({0, 1});
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int count = 0;
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int presum = 0;
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for (int x : nums) {
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presum += x;
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//当前前缀和已知,判断是否含有 presum - k的前缀和,那么我们就知道某一区间的和为 k 了。
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if (m.find(presum - k) != m.end()) {
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count += m[presum - k];//获取presum-k前缀和出现次数
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}
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//更新
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if(m.find(presum) != m.end()) m[presum]++;
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||||
else m[presum] = 1;
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}
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return count;
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}
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};
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```
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@ -61,6 +61,8 @@
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理解了我们前缀和的概念(不知道好像也可以做,这个题太简单了哈哈)。我们可以一下就能把这个题目做出来,先遍历一遍求出数组的和,然后第二次遍历时,直接进行对比左半部分和右半部分是否相同,如果相同则返回 true,不同则继续遍历。
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Java Code:
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```java
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class Solution {
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||||
public int pivotIndex(int[] nums) {
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@ -82,4 +84,27 @@ class Solution {
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}
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```
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###
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C++ Code:
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```cpp
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||||
class Solution {
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public:
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int pivotIndex(vector<int>& nums) {
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int presum = 0;
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//数组的和
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for (int x : nums) {
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presum += x;
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}
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int leftsum = 0;
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for (int i = 0; i < nums.size(); ++i) {
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//发现相同情况
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if (leftsum == presum - nums[i] - leftsum) {
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return i;
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}
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leftsum += nums[i];
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}
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return -1;
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}
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};
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```
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@ -87,6 +87,8 @@ int key = (presum % K + K) % K;
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那么这个题目我们可不可以用数组,代替 map 呢?当然也是可以的,因为此时我们的哈希表存的是余数,余数最大也只不过是 K-1所以我们可以用固定长度 K 的数组来模拟哈希表。
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Java Code:
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```java
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class Solution {
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public int subarraysDivByK(int[] A, int K) {
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||||
@ -107,3 +109,26 @@ class Solution {
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}
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```
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C++ Code:
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||||
```cpp
|
||||
class Solution {
|
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public:
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int subarraysDivByK(vector<int>& A, int K) {
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vector <int> map (K, 0);
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int len = A.size();
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int count = 0;
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int presum = 0;
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||||
map[0] = 1;
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for (int i = 0; i < len; ++i) {
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presum += A[i];
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//求key
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||||
int key = (presum % K + K) % K;
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//count添加次数,并将当前的map[key]++;
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count += (map[key]++);
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}
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return count;
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}
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};
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```
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