LeetCode 560 Subarray Sum Equals K (hash)

本文介绍了一个LeetCode上的编程挑战,即计算数组中和等于特定整数K的所有连续子数组的数量。通过使用前缀和与哈希映射的方法,文章详细解释了如何高效地解决这个问题,并提供了一个能在99.86%的情况下击败其他解决方案的Java代码实现。

Given an array of integers and an integer k, you need to find the total number of continuous subarrays whose sum equals to k.

Example 1:

Input:nums = [1,1,1], k = 2
Output: 2

 

Note:

  1. The length of the array is in range [1, 20,000].
  2. The range of numbers in the array is [-1000, 1000] and the range of the integer k is [-1e7, 1e7].

题目链接:https://leetcode.com/problems/subarray-sum-equals-k/

题目分析:前缀和,hashmap,没了

12ms,时间击败99.86%

class Solution {
    
    public int subarraySum(int[] nums, int k) {
        HashMap<Integer, Integer> mp = new HashMap<>();
        int[] sum = new int[nums.length + 1];
        for (int i = 1; i <= nums.length; i++) {
            sum[i] = sum[i - 1] + nums[i - 1];
        }
        int ans = 0;
        for (int i = 0; i < sum.length; i++) {
            if (mp.containsKey(sum[i] - k)) {
                ans += mp.get(sum[i] - k);
            }
            mp.put(sum[i], mp.getOrDefault(sum[i], 0) + 1);
        }
        return ans;
    }
}

 

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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