【算法专题训练】09、累加子数组之和

1、题目:LCR 010. 和为 K 的子数组

  • https://leetcode.cn/problems/QTMn0o/description/
给定一个整数数组和一个整数 k ,请找到该数组中和为 k 的连续子数组的个数。
 
示例 1:
输入:nums = [1,1,1], k = 2
输出: 2
解释: 此题 [1,1][1,1] 为两种不同的情况

示例 2:
输入:nums = [1,2,3], k = 3
输出: 2

审题:

  • 输入一个整数数组和一个整数值k,要求从整数数组中找出存在的子数组个数,要求子数组的和等于k

2、暴力解法

  • 双层for循环,外层for循环定位子数组的开始位置,内层for循环定义子数组的结束位置,
  • 在内层for循环中,将子数组所有的元素相加,判断结果累加结果sum是否等于目标值k,如果等于则找到符合要求的子数组,符合子数组个数结果值+1

代码实现

int subarraySum(vector<int> &nums, int k)
{
    int res = 0;
    int size = nums.size();
    int sum = 0;
    for (int i = 0; i < size; i++)
    {
        sum = 0;
        for (int j = i; j < size; j++)
        {
            sum += nums[j];
            if (k == sum)
            {
                res++;
            }
        }
    }
    return res;
}

3、数组累加法

  • 将数组中所有元素的值累加起来,使用哈希表保存子数组累加和出现的次数,判断子数组的累加和是否等于目标值k
  • 中间子数组的累加和,可以通过整个范围的子数组累加和,减去前面部分子数组的累加和。
  • 例子:
有数组 {123456} 加入要求子数组和为9的子数组出现的个数
可以通过累加计算得到前三个数组元素的累加和 S3 = 1+2+3 = 65个数组元素累加和为 S5 = 1+2+3+4+5 = 15;
那子数组累加和为9的子数组 = S5 - S3;
可通过计算累加相减是否等于目标值来求符合条件的子数组

代码实现

int subarraySum(vector<int> &nums, int k)
{
    int res = 0;
    std::map<int, int> sumCountMap;
    // 往map中插入元素
    sumCountMap[0] = 1;

    int sum = 0;

    for (int i = 0; i < nums.size(); i++)
    {
        sum += nums[i];

        // 判断是否存在 sum-k的key值
        if (sumCountMap.find(sum - k) != sumCountMap.end())
        {
            res += sumCountMap.at(sum - k);
        }

        // 在往map中插入累加值
        int count = 0;
        if (sumCountMap.find(sum) != sumCountMap.end())
        {
            count = sumCountMap.at(sum);
        }
        sumCountMap[sum] = count + 1;
    }
    return res;
}

4、总结

  • 求子数组的累加和等于某个目标值,如果数组元素全是正整数,可以使用双指针解法,但数组元素只是整数,那就会存在正整数与负整数,使用双指针累加法就覆盖不到所有结果。
  • 暴力解法使用双层for循环,可以检索所有的子数组情况,但时间复杂度为n的平方
  • 采用数组累加求和方式,可通过子数组累加和相减得到某段区域的子数组累加和。使用哈希表保存子数组累加和出现的次数
  • map数据结构使用,使用find方法查询key值是否存在,at方法获取value值,还可以使用赋值语句[]获取value值
<think>我们被要求回答Leetcode上一维数组动态和实验的目的。首先,我们需要理解什么是“一维数组动态和”。根据引用[4]的内容,它描述了一个移除有序数组中重复元素的算法,使用了双指针技巧。而“动态和”通常是指数组前缀和(prefix sum),但这里结合上下文,可能是指动态数组或者动态规划在数组上的应用?然而,引用中并没有直接提到“动态和”这个术语。 再看引用[2],它提到动态规划,并给出了一个计算网格路径的代码。引用[1]和[5]都提到了数组的学习,包括二分法、移除元素、有序数组的平方、滑动窗口、螺旋矩阵等。引用[3]则介绍了LeetCode的学习目的。 结合上述引用和用户问题,我们注意到用户问题中的“一维数组动态和”可能是“一维数组的动态和”的简写,但更可能是对“动态规划”或“双指针动态处理”的误解或混合。实际上,LeetCode上有一个题目叫做“一维数组的动态和”(Running Sum of 1d Array),其目的是计算数组的前缀和。不过,在用户提供的引用中,并没有直接提到这个题目。 但是,引用[4]中描述的双指针算法用于移除重复元素,引用[2]是关于动态规划的,这些都是一维数组上常见的操作。 因此,我们推测用户可能想了解LeetCode中关于一维数组的动态规划或双指针技巧的实验(练习)目的。下面我们根据引用内容进行回答: 1. 引用[1]和[5]都提到LeetCode数组学习的内容,包括二分法、移除元素、有序数组的平方、滑动窗口、螺旋矩阵等。这些实验(题目)的目的主要是帮助学习者掌握数组的基本操作和常用算法。 2. 引用[2]展示了动态规划在二维数组上的应用(计算路径数),但动态规划同样常用于一维数组(如斐波那契数列、最大子序和等)。动态规划实验的目的在于训练将问题分解为子问题并利用历史记录避免重复计算的思维。 3. 引用[4]展示了双指针技巧在一维数组中的应用(移除重复元素),这种技巧可以高效地处理数组,减少空间复杂度。实验目的是掌握数组的原地修改和双指针技巧。 综上,LeetCode上一维数组相关实验(包括动态规划、双指针等)的目的可以归纳为: - 掌握数组的基本操作(遍历、索引等)。 - 学习并应用常见算法技巧(二分法、双指针、滑动窗口、动态规划等)。 - 训练算法思维,提高问题解决能力。 - 为更复杂的数据结构和算法打下基础。 根据引用[3],LeetCode平台的整体目的是帮助程序员提升解决编程问题的能力,通过系统学习数据结构和算法。 因此,我们可以这样回答: ### LeetCode一维数组动态和实验的目的 在LeetCode平台中,针对一维数组设计的实验(包括动态规划、双指针等算法题目)具有多重目的: 1. **掌握数组基础操作**:数组是最基本的数据结构之一,通过实验可以熟练掌握数组的遍历、索引操作以及常见问题处理方法[^1][^5]。 2. **学习高效算法技巧**: - **动态规划(Dynamic Programming)**:通过解决一维动态规划问题(如斐波那契数列、最长递增子序列等),训练将复杂问题分解为重叠子问题,并利用历史记录避免重复计算的能力[^2]。 - **双指针技巧(Two Pointers)**:如引用[4]中的移除重复元素问题,使用双指针可以在$O(n)$时间复杂度和$O(1)$额外空间下完成数组的原地修改。这类实验旨在提升对数组的高效操作能力。 3. **培养算法思维**:通过解决实际问题(如动态和、滑动窗口、二分查找等),培养分析问题和设计算法的能力。例如,计算一维数组的动态和(即前缀和)是许多复杂问题的基础步骤[^1][^4]。 4. **为高级内容奠定基础**:数组上的算法训练为进一步学习链表、树、图等更复杂的数据结构打下坚实基础[^3]。 5. **提升编码实践能力**:LeetCode实验强调代码的正确性和效率(如时间复杂度和空间复杂度分析),帮助学习者在实践中提升编程能力[^4][^5]。 总之,这些实验旨在帮助学习者系统地掌握数组相关算法,提升解决实际编程问题的能力,并为进一步学习打下基础。 §§相关问题§§ 1. 一维数组动态和(前缀和)的具体应用场景有哪些? 2. 如何用双指针技巧解决一维数组中的其他问题(如两数之和、合并有序数组)? 3. 动态规划在解决一维数组问题时有哪些常见的状态转移方程? </think>### LeetCode上一维数组动态和实验的目的 在LeetCode中,一维数组的**动态和(Running Sum)** 及相关实验主要旨在实现以下核心目标: 1. **掌握基础算法思维** 通过计算动态和(即前缀和),学习者需理解数组的**迭代累加原理**: $$\text{runningSum}[i] = \sum_{k=0}^{i} \text{nums}[k]$$ 这训练了对数组遍历、状态转移和空间优化的基础能力,为复杂算法打下基础[^1][^4]。 2. **强化双指针与原地操作技巧** 如引用[4]所述,解决数组去重等问题需使用**双指针技巧**: - 指针`i`标记唯一元素位置 - 指针`j`动态遍历数组 此类实验训练在$O(1)$额外空间下高效修改数组的能力,提升代码优化思维[^4][^5]。 3. **连接动态规划基础概念** 动态和本质是**一维前缀和DP模型**,与引用[2]的二维DP路径问题共通: - 状态定义:`dp[i]`表示前`i`项和 - 状态转移:`dp[i] = dp[i-1] + nums[i]` 实验帮助理解DP的核心思想——利用历史状态避免重复计算[^2][^3]。 4. **培养工程化编码习惯** 实验要求: - 时间复杂度$O(n)$(单次遍历) - 空间复杂度$O(1)$(原地修改) 通过严格约束,训练符合工业级标准的代码实现[^4][^5]。 5. **构建算法解题范式** 实验包含**标准化解题框架**: ```text 1. 初始化指针/状态 2. 遍历数组更新状态 3. 返回最终结果 ``` 该范式可迁移至二分查找、滑动窗口等算法场景[^1][^4]。 > **关键价值**:这些实验是LeetCode数组专题的基石,通过动态和等基础操作,学习者能逐步进阶到更复杂的滑动窗口(如最小子数组)和动态规划问题(如网格路径),最终形成系统性的算法能力[^1][^3][^5]。 --- ###
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