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> 感谢支持,该仓库会一直维护,希望对各位有一丢丢帮助。
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> 另外希望手机阅读的同学可以来我的 <u>[**公众号:袁厨的算法小屋**](https://raw.githubusercontent.com/tan45du/test/master/微信图片_20210320152235.2pthdebvh1c0.png)</u> 两个平台同步,想要和题友一起刷题,互相监督的同学,可以在我的小屋点击<u>[**刷题小队**](https://raw.githubusercontent.com/tan45du/test/master/微信图片_20210320152235.2pthdebvh1c0.png)</u>进入。
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### [leetcode560. 和为 K 的子数组](https://leetcode-cn.com/problems/subarray-sum-equals-k/)
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**题目描述**
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> 给定一个整数数组和一个整数 k,你需要找到该数组中和为 k 的连续的子数组的个数。
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**示例 1 :**
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> 输入:nums = [1,1,1], k = 2
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> 输出: 2 , [1,1] 与 [1,1] 为两种不同的情况。
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**暴力法**
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**解析**
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这个题目的题意很容易理解,就是让我们返回和为 k 的子数组的个数,所以我们直接利用双重循环解决该题,这个是很容易想到的。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 subarraySum(int[] nums, int k) {
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int len = nums.length;
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int sum = 0;
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int count = 0;
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for (int i = 0; i < len; ++i) {
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for (int j = i; j < len; ++j) {
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sum += nums[j];
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if (sum == k) {
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count++;
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}
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}
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sum = 0;
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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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Python3 版本的代码会超时
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Swift 版本的代码会超时
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下面我们我们使用前缀和的方法来解决这个题目,那么我们先来了解一下前缀和是什么东西。其实这个思想我们很早就接触过了。见下图
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![](https://cdn.jsdelivr.net/gh/tan45du/github.io.phonto2@master/myphoto/微信截图_20210113193831.4wk2b9zc8vm0.png)
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我们通过上图发现,我们的 presum 数组中保存的是 nums 元素的和,presum[1] = presum[0] + nums[0];
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presum [2] = presum[1] + nums[1],presum[3] = presum[2] + nums[2] ... 所以我们通过前缀和数组可以轻松得到每个区间的和,
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例如我们需要获取 nums[2] 到 nums[4] 这个区间的和,我们则完全根据 presum 数组得到,是不是有点和我们之前说的字符串匹配算法中 BM,KMP 中的 next 数组和 suffix 数组作用类似。
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那么我们怎么根据 presum 数组获取 nums[2] 到 nums[4] 区间的和呢?见下图
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![前缀和](https://cdn.jsdelivr.net/gh/tan45du/github.io.phonto2@master/myphoto/前缀和.77twdj3gpkg0.png)
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所以我们 nums[2] 到 nums[4] 区间的和则可以由 presum[5] - presum[2] 得到。
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也就是前 5 项的和减去前 2 项的和,得到第 3 项到第 5 项的和。那么我们可以遍历 presum 就能得到和为 K 的子数组的个数啦。
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直接上代码。
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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) {
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//前缀和数组
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int[] presum = new int[nums.length+1];
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for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
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//这里需要注意,我们的前缀和是presum[1]开始填充的
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presum[i+1] = nums[i] + presum[i];
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}
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//统计个数
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int count = 0;
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for (int i = 0; i < nums.length; ++i) {
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for (int j = i; j < nums.length; ++j) {
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//注意偏移,因为我们的nums[2]到nums[4]等于presum[5]-presum[2]
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//所以这样就可以得到nums[i,j]区间内的和
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if (presum[j+1] - presum[i] == k) {
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count++;
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}
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}
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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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Python3 版本的代码也会超时
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我们通过上面的例子我们简单了解了前缀和思想,那么我们如果继续将其优化呢?
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**前缀和 + HashMap**
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**解析**
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其实我们在之前的两数之和中已经用到了这个方法,我们一起来回顾两数之和 HashMap 的代码.
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Java Code:
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```java
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class Solution {
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public int[] twoSum(int[] nums, int target) {
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HashMap<Integer,Integer> map = new HashMap<>();
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//一次遍历
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for (int i = 0; i < nums.length; ++i) {
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//存在时,我们用数组得值为 key,索引为 value
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if (map.containsKey(target - nums[i])){
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return new int[]{i,map.get(target-nums[i])};
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}
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//存入值
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map.put(nums[i],i);
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}
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//返回
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return new int[]{};
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}
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}
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```
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上面代码中,我们将数组的值和索引存入 map 中,当我们遍历到某一值 x 时,判断 map 中是否含有 target - x,即可。其实我们现在这个题目和两数之和原理是一致的,只不过我们是将**所有的前缀和**该**前缀和出现的次数**存到了 map 里。下面我们来看一下代码的执行过程。
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**动图解析**
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![](https://img-blog.csdnimg.cn/2021031809231883.gif#pic_center)
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**题目代码**
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```java
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class Solution {
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public int subarraySum(int[] nums, int k) {
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if (nums.length == 0) {
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return 0;
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}
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HashMap<Integer,Integer> map = new HashMap<>();
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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map.put(0,1),垫下底
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map.put(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 (map.containsKey(presum - k)) {
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||
count += map.get(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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map.put(presum,map.getOrDefault(presum,0) + 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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Swift Code
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```swift
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class Solution {
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func subarraySum(_ nums: [Int], _ k: Int) -> Int {
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if nums.count == 0 {
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return 0
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}
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var map: [Int: Int] = [:]
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map[0] = 1 // 需要添加入一个元素垫底,已支持前几位就满足的情况
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var presum = 0, count = 0
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for x in 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 let v = map[presum - k] {
|
||
count += v //获取presum-k前缀和出现次数
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||
}
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||
map[presum] = (map[presum] ?? 0) + 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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C++ Code
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```C++
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class Solution
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{
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public:
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int subarraySum(vector<int> &nums, int k)
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||
{
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||
unordered_map<int, int> smp;
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||
int sum = 0;
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||
//初始化"最外面"的0
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||
smp[0] = 1;
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||
int result = 0;
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||
for(int i = 0; i < nums.size(); i++)
|
||
{
|
||
sum += nums[i];
|
||
auto mp = smp.find(sum - k);
|
||
if (mp != smp.end())
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||
{
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||
//map里面存的一定是在前面的元素
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||
//可以尝试将map的value换为数组
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||
result += mp->second;
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||
}
|
||
smp[sum]++;
|
||
}
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||
|
||
return result;
|
||
}
|
||
};
|
||
```
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