leetcode 热题100 和为k的子数组

最新推荐文章于 2025-12-15 23:25:39 发布
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#leetcode #算法 #职场和发展

class Solution(object):

    def subarraySum(self, nums, k):

        """

        :type nums: List[int]

        :type k: int

        :rtype: int

        """

        # nums.sort()

        presum={0:1}

        m=len(nums)

        tmp=0

        rt_num=0

        for i in range(0,m):

            tmp+=nums[i]

            rt_num+=presum.get(tmp-k,0)

            presum[tmp] = presum.get(tmp,0)+1

        return rt_num

       

       子数组其实就是现在的前缀和，前去前面的前缀和，通过hashmap把查找前面的所有前缀和的时间复杂度降低为1

chenziang1
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LeetCode 热题 100 回顾
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力扣最受刷题发烧友欢迎的 100 道题 LeetCode 热题 100 : 题目回顾、解题思路、复杂度分析、代码实现、验证算法
【LeetCode热题100】【子串】和为 K 的子数组
笔记
01-17 745
考虑到存在重复对连续子数组求和，可以使用前缀和优化这个连续子数组求和，如数组1 2 3 4 5，那么前缀和就是1 3 6 10 15，任何连续子数组的和就是对应的前缀和之差，这样就可以减少求和的重复计算，实际计算时需要在前缀和数组前补个0方便做差。这里同样可以使用哈希查找来优化，我们的目的是想找出两个前缀和之差为k的，直接两层循环找出所有连续子数组的和，这个时间复杂度为n²。整数的索引，因为哈希查找的时间复杂度是O（1）的。子数组是数组中元素的连续非空序列。其实这时候就可以想到之前做过的。
LeetCode 热题 100 : 和为 K 的子数组
大大怪的博客
05-24 562
通过实现和比较不同语言的算法，我们可以看到前缀和加哈希表法是解决“和为 K 的子数组”问题的有效方法。这种方法的时间复杂度为 O(n)，空间复杂度为 O(n)，适合处理大规模数据集。
LeetCode 热题 100——子串——和为 K 的子数组
weixin_53318497的博客
11-16 353
给你一个整数数组 nums 和一个整数 k ，请你统计并返回 该数组中和为 k 的子数组的个数。子数组是数组中元素的连续非空序列。
LeetCode 热题 100 560. 和为 K 的子数组
m0_63951116的博客
02-23 466
LeetCode 热题 100 | 560. 和为 K 的子数组
LeetCode 热题 100：普通数组
有耐心做好简单事情，坚持写blog
05-02 634
LeetCode Hot 100中与 普通数组 相关的题目，解题思路，代码实现讲解。
Java详解LeetCode 热题 100(10):LeetCode 560. 和为K的子数组（Subarray Sum Equals K）详解
yk_dflkg的博客
05-06 915
理解前缀和概念：前缀和是解决子数组和问题的关键技术。哈希表应用：结合哈希表可以将时间复杂度从 O(n²) 降低到 O(n)。处理边界情况：记得初始化以处理从数组起始位置开始的子数组。注意整数溢出：必要时使用long类型存储前缀和。更新顺序：先检查再更新哈希表，避免重复计算。
LeetCode 热题100-10 和为 K 的子数组
qq_52183449的博客
08-28 250
这道题目首先想到的是暴力，从左边开始遍历i，然后再用个指针从i+1遍历->len(nums)，这样的话应该o(n²)， 可惜python通过不了（貌似java可以...用hash表来优化一下，hash表存的也是前缀和，但是可以一边计算前缀和一边存hash。找pre_sum-k,如果有则res+=hashmap[pre_sum-k]子数组是数组中元素的连续非空序列。所以只好学点新东西吧。
LeetCode热题100——560. 和为 K 的子数组
梁超杰
07-24 303
我们遍历数组时记录当前前缀和 pre，每次判断是否存在一个之前的前缀和 pre - k，如果存在，说明从该位置之后到当前位置的和就是 k，计数加上这个前缀和出现的次数。给你一个整数数组 nums 和一个整数 k ，请你统计并返回 该数组中和为 k 的子数组的个数。若 pre[j] - pre[i] == k，说明 nums[i…j-1] 的和为 k。输入：nums = [1,1,1], k = 2。输入：nums = [1,2,3], k = 3。我们要找的是：有多少个连续子数组的和为 k。
LeetCode 热题 100（持续更新版）
qq_62362934的博客
10-11 495
记录做LeetCode 热题 100的过程，持续更新中。
LeetCode 热题100题解（Java版本）
编程小鹏的博客
04-21 1638
使用HashMap，遍历数组，判断当前元素的“补数”是否存在，如果存在直接返回结果，否则在Map中记录当前元素及其下标。 2、字母异位词分组 3、最长连续序列 先使用HashSet去重，如果对当前元素x存在x-1，那么肯定从x-1开始算序列长度会更长，所以当x-1存在时，就跳过x，去计算x-1。 二、双指针 1、移动零 不用双指针，先将非0数重新放入nums，最后放入0。 2、盛最多水的容器 3、三数之和 排序+双指针 4、接雨水 三、滑动窗口 1、无重复字符的最长子串 如果
力扣hot100：搜索二维矩阵
一本大学生java学习技术分享与交流
12-14 242
二分查找返回的是目标值最先出现的位置或者是在有序数组中的插入位置，如果是在有序数组中的插入位置则可能为在数组最后一个位置加一个数，这是如果进行matrix[i][weizi]==target的判断的话会导致数组越界，必须先处理越界问题，最终判断条件应为weizi<matrix[i].length&&matrix[i][weizi]==target。本题的本质是一个查找算法，为了提高性能可以使用二分查找，这个二维矩阵可以看出许多个数组，只需要对每个数组都进行一次二分查找就可以实现查找整个二维矩阵。
力扣513 找树左下角的值 java实现
m0_58648798的博客
12-10 288
摘要 本文介绍了一个二叉树问题：找出二叉树最底层最左边节点的值。通过深度优先搜索（DFS）遍历二叉树，记录当前最大深度和对应的节点值。算法实现使用递归方式，优先遍历左子树，当遇到叶子节点时更新最大深度和结果值。代码示例展示了Java实现，时间复杂度为O(n)，空间复杂度为O(h)，其中h为树的高度。该解法适用于任意非空二叉树，能够正确处理各种树形结构的情况。
LeetCode 11.盛最多水的容器
2301_81161051的博客
12-15 480
LeetCode 11.盛最多水的容器
LeetCode热题100（搜索插入位置）
最新发布
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12-15 95
1.二分法的思路，注意最后返回的是left，分析原因，此时left > right才会跳出循环，第一种情况left = temp+1之后导致的跳出循环,target大于left和right所在的位置的值，往后移一位便是插入的位置。第二种情况，right = temp - 1导致的，target小于left和right所在的位置，返回之前的right所在的位置，也就是left。给定一个排序数组和一个目标值，在数组中找到目标值，并返回其索引。请必须使用时间复杂度为。
leetcode 2147
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12-14 170
一般地，对于第 3,5,7,…个座位，可以在其到其左侧最近座位之间的任意空隙放置一个屏风，空隙个数为两个座位的下标之差。总的方案数为每个屏风的放法之积。在示例 1 中，我们可以在第 2 个座位和第 3 个座位之间的任意空隙放置一个屏风，空隙个数为两个座位的下标之差 4−1=3。2.一共有奇数个座位。这会导致某一段只有一个座位，不满足要求。不满足题目「每一段内都恰好有两个座位」的要求。2147: 分割长廊的方案数。
day32（12.12）——leetcode面试经典150
2401_82757880的博客
12-12 317
这道题的重点是在获取更新最小值的时候，一定要加上<=，因为栈中可能为空；同时比较大小的时候要用equals来比较数值。
day122—二分查找—完成旅途的最少时间（LeetCode-2187）
the_dry的博客
12-11 565
摘要：本文提出了一种基于二分查找的算法，用于计算多辆公交车完成指定旅途数所需的最少时间。算法首先确定时间范围[0,最慢车×总趟数]，然后通过二分查找寻找满足条件的最小时间。每次验证时计算当前时间内所有车辆能完成的趟数总和，若不足则增大时间，否则尝试减小时间。算法利用提前退出优化和开区间二分查找提高效率，时间复杂度为O(nlogT)。示例表明该算法能正确找到最优解，如输入[1,2,3]和5趟时输出3。
day120—二分查找—统计公平数对的数目（LeetCode-2563）
the_dry的博客
12-11 438
摘要：该算法统计数组中满足条件的有序对(i,j)，其中i<j且nums[i]+nums[j]在[lower,upper]范围内。首先对数组排序，然后对每个元素nums[j]，在其左侧区间[0,j)内使用二分查找确定满足条件的nums[i]范围。通过两次二分查找分别确定下界和上界，最终统计满足条件的数对数量。时间复杂度为O(nlogn)，适用于大规模数据。示例输入nums=[0,1,7,4,4,5],lower=3,upper=6时，输出6个有效数对。
面试常考leetcode100热题
02-24
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