LeetCode 560. 和为 K 的子数组

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提取码:6666

在这里插入图片描述
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来看下代码

public int subarraySum(int[] nums, int k) {
    int count = 0;
    for (int j = 0; j < nums.length; j++) {
        for (int i = 0; i <= j; i++) {
            int sum = 0;
            //计算子数组[i……j]中所有数字的和
            for (int m = i; m <= j; m++) {
                sum += nums[m];
            }
            //如果子数组[i……j]中所有数字
            //的和等于k,count加1
            if (sum == k)
                count++;
        }
    }
    return count;
}

时间复杂度:O(n^3)。
空间复杂度:O(1)。


这种时间复杂度太高,当数据量比较大的时候,很容易超时,我们再来优化一下。当我们以nums[j]为子数组最后一个元素的时候,不用每次都枚举子数组[i……j]之间所有元素的和,只需要以nums[j]为最后一个元素,从后往前累加,即可计算以nums[j]为最后一个元素的连续子数组。比较绕,来看个图

在这里插入图片描述

来看下代码

public int subarraySum(int[] nums, int k) {
    int count = 0;
    for (int j = 0; j < nums.length; j++) {
        //sum是以nums[j]为最后一个元素,
        //从后往前累加的值
        int sum = 0;
        for (int i = j; i >= 0; i--) {
            sum += nums[i];
            //如果子数组的和等于k,count就加1
            if (sum == k) {
                count++;
            }
        }
    }
    return count;
}

时间复杂度:O(n^2)。
空间复杂度:O(1)。

时间复杂度从n^3降到了n^2,我们再来看一个时间复杂度为n的解决方式,就是前缀和。

在这里插入图片描述

public int subarraySum(int[] nums, int k) {
    //先计算前缀和,pre[i]表示数组nums中前i个元素的和
    int[] pre = new int[nums.length + 1];
    for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
        pre[i + 1] = pre[i] + nums[i];
    }

    int count = 0;
    Map<Integer, Integer> map = new HashMap<>();
    for (int j = 0; j <= nums.length; j++) {
        //计算pre[i-1]+pre[j]=k,我们只需要找出pre[i-1]
        //的个数即可,这个可以通过map来查找
        int other = pre[j] - k;
        if (map.containsKey(other)) {
            //如果map中存在pre[i-1],把他的个数进行累加
            count += map.get(other);
        }
        //pre[j]的个数加1在放到map中
        map.put(pre[j], map.getOrDefault(pre[j], 0) + 1);
    }
    return count;
}

时间复杂度:O(n)。
空间复杂度:O(n)。

### LeetCode 'Subarray Sum Equals K' 的 Python 解法 以下是针对该问题的一个高效解决方案,时间复杂度为 \(O(n)\),空间复杂度为 \(O(n)\)[^3]。 此方法的核心思想是利用前缀以及哈希表来记录之前计算过的累积及其出现次数。通过这种方式可以快速判断当前累积减去目标值 \(k\) 是否已经存在于之前的累积中。 #### 实现代码 ```python class Solution: def subarraySum(self, nums, k): """ :type nums: List[int] :type k: int :rtype: int """ count = {0: 1} # 初始化哈希表,表示累积为0的情况出现了1次 cur_sum = 0 # 当前累积初始化为0 result = 0 # 符合条件的子数组数量 for num in nums: cur_sum += num # 更新当前累积 # 如果 (cur_sum - k) 存在于哈希表中,则找到符合条件的子数组 if (cur_sum - k) in count: result += count[cur_sum - k] # 将当前累积加入到哈希表中,更新其出现次数 if cur_sum in count: count[cur_sum] += 1 else: count[cur_sum] = 1 return result # 返回最终的结果 ``` 上述实现的关键点如下: - 使用 `count` 字典存储累积及其对应的出现次数。 - 遍历过程中不断累加当前元素至 `cur_sum` 中,并检查 `(cur_sum - k)` 是否已存在于字典中。如果存在,则表明找到了若干个满足条件的连续子数组[^4]。 - 时间复杂度主要由单层循环决定,因此整体效率较高。 ### 示例运行 对于输入 `nums = [1, 1, 1]`, `k = 2`: 执行过程如下: - 初始状态:`cur_sum=0`, `result=0`, `count={0: 1}` - 处理第一个数 `num=1`: - 更新 `cur_sum=1` - 检查 `cur_sum-k=-1` 不在 `count` 中 - 更新 `count={0: 1, 1: 1}` - 处理第二个数 `num=1`: - 更新 `cur_sum=2` - 检查 `cur_sum-k=0` 在 `count` 中,增加 `result+=1` - 更新 `count={0: 1, 1: 1, 2: 1}` - 处理第三个数 `num=1`: - 更新 `cur_sum=3` - 检查 `cur_sum-k=1` 在 `count` 中,增加 `result+=1` - 更新 `count={0: 1, 1: 1, 2: 1, 3: 1}` 最终返回结果为 `result=2`[^2]。 ---
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