974. 和可被 K 整除的子数组

子数组和可被 k 整除的个数 —— 题解与代码详解


题目描述

给定一个整数数组 nums 和一个整数 k,请你返回其中元素之和可被 k 整除的 非空子数组 的个数。

子数组 是数组中连续的一部分。


例子说明

假设有数组:

nums = [4, 5, 0, -2, -3, 1], k = 5
  • 子数组 [5] 和为 5,能被 5 整除
  • 子数组 [5, 0] 和为 5,能被 5 整除
  • 子数组 [0] 和为 0,能被 5 整除
  • 子数组 [0, -2, -3] 和为 -5,能被 5 整除
  • 子数组 [5, 0, -2, -3] 和为 0,能被 5 整除
  • 子数组 [4, 5, 0, -2, -3, 1] 和为 5,能被 5 整除

共计有 7 个子数组满足条件。


解题分析

暴力解法是枚举所有子数组,计算子数组和,判断是否能被 k 整除,时间复杂度 O(n²),对于大数组效率极低。

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### 可被 K 整除子数组计数 为了计算给定数组中所有能被 \( K \) 整除的连续子数组的数量,可以采用前缀与模运算相结合的方法。这种方法的时间复杂度为 \( O(n) \),其中 \( n \) 是输入数组的长度。 #### 基本原理 通过维护一个记录前缀对 \( K \) 取模的结果及其频率的哈希表 `record`,可以在单次遍历过程中高效统计满足条件的子数组数量。对于当前索引 \( i \),假设其对应的前缀为 \( P[i] \),则以该位置结尾的符合条件的子数组数量等于之前已经遇到过的相同模值的前缀次数[^1]。 以下是具体实现: ```python def subarraysDivByK(nums, K): from collections import defaultdict # 初始化变量 prefix_mod_count = defaultdict(int) prefix_mod_count[0] = 1 # 初始状态:前缀为0的情况出现一次 current_sum = 0 result = 0 for num in nums: current_sum += num mod_result = current_sum % K # 处理负数取模情况 if mod_result < 0: mod_result += K # 如果之前的某个前缀也具有相同的模,则找到一组解 if mod_result in prefix_mod_count: result += prefix_mod_count[mod_result] # 更新当前模值的计数 prefix_mod_count[mod_result] += 1 return result ``` 上述代码实现了基于前缀与模运算的核心逻辑。它利用了一个字典来存储不同模值的历史出现次数,并据此快速判断是否存在有效的子数组组合。 #### 关键点解析 - **初始化**:设置初始状态时需考虑前缀为零的情形(即整个子数组本身即可被 \( K \) 整除),因此将 `prefix_mod_count[0]` 设为 1。 - **处理负数模**:由于 Python 中 `%` 运算符的行为可能导致负结果,故需要额外调整使得最终模值始终落在区间 `[0,K)` 内[^2]。 此方法不仅有效减少了时间消耗,还简化了传统暴力枚举方式中的冗余操作。
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