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### leetcode 974 和可被 K 整除的子数组
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**题目描述**
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> 给定一个整数数组 A,返回其中元素之和可被 K 整除的(连续、非空)子数组的数目。
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**示例:**
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> 输入:A = [4,5,0,-2,-3,1], K = 5
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> 输出:7
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**解释:**
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> 有 7 个子数组满足其元素之和可被 K = 5 整除:
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> [4, 5, 0, -2, -3, 1], [5], [5, 0], [5, 0, -2, -3], [0], [0, -2, -3], [-2, -3]
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**前缀和+HashMap**
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**解析**
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我们在该文的第一题 **和为K的子数组 **中,我们需要求出满足条件的区间,见下图
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![微信截图_20210115194113](https://cdn.jsdelivr.net/gh/tan45du/github.io.phonto2@master/myphoto/微信截图_20210115194113.5e56re9qdic0.png)
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我们需要找到满足,和为 K 的区间。我们此时 presum 是已知的,k 也是已知的,我们只需要找到 presum - k区间的个数,就能得到 k 的区间个数。但是我们在当前题目中应该怎么做呢?见下图。
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![微信截图_20210115150520](https://cdn.jsdelivr.net/gh/tan45du/github.io.phonto2@master/myphoto/微信截图_20210115150520.3kh5yiwwmlm0.png)
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我们在之前的例子中说到,presum[j+1] - presum[i] 可以得到 nums[i] + nums[i+1]+.... nums[j],也就是[i,j]区间的和。
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那么我们想要判断区间 [i,j] 的和是否能整除 K,也就是上图中紫色那一段是否能整除 K,那么我们只需判断
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(presum[j+1] - presum[i] ) % k 是否等于 0 即可,
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我们假设 (presum[j+1] - presum[i] ) % k == 0;则
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presum[j+1] % k - presum[i] % k == 0;
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presum[j +1] % k = presum[i] % k ;
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我们 presum[j +1] % k 的值 key 是已知的,则是当前的 presum 和 k 的关系,我们只需要知道之前的前缀区间里含有相同余数 (key)的个数。则能够知道当前能够整除 K 的区间个数。见下图
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![微信截图_20210115152113](https://cdn.jsdelivr.net/gh/tan45du/github.io.phonto2@master/myphoto/微信截图_20210115152113.606bcpexpww0.png)
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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 subarraysDivByK(int[] A, int K) {
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HashMap<Integer,Integer> map = new HashMap<>();
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map.put(0,1);
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int presum = 0;
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int count = 0;
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for (int x : A) {
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presum += x;
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//当前 presum 与 K的关系,余数是几,当被除数为负数时取模结果为负数,需要纠正
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int key = (presum % K + K) % K;
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//查询哈希表获取之前key也就是余数的次数
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if (map.containsKey(key)) {
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count += map.get(key);
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}
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//存入哈希表当前key,也就是余数
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map.put(key,map.getOrDefault(key,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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我们看到上面代码中有一段代码是这样的
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```java
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int key = (presum % K + K) % K;
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```
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这是为什么呢?不能直接用 presum % k 吗?
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这是因为当我们 presum 为负数时,需要对其纠正。纠正前(-1) %2 = (-1),纠正之后 ( (-1) % 2 + 2) % 2=1 保存在哈希表中的则为 1.则不会漏掉部分情况,例如输入为 [-1,2,9],K = 2如果不对其纠正则会漏掉区间 [2] 此时 2 % 2 = 0,符合条件,但是不会被计数。
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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
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class Solution {
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public int subarraysDivByK(int[] A, int K) {
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int[] map = new int[K];
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map[0] = 1;
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int len = A.length;
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int presum = 0;
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int count = 0;
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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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