力扣560和为K的数组

c#窗体应用(.NET Framework)项目对Yaml文件进行写入与读取,Yaml数据转换成json 用到的技术与版本准备工作Yaml数据在C#中进行定义对Yaml文件的读取与写入代码的添加窗体控件控制操作写入数据到Yaml文件读取Yaml文件数据Yaml数据转换成json改进——对yaml文件读取时根据yaml文件中的键进行获取,对c#中怎么取名字无关yaml文件中多个数据读取遇到的问题总结的小点参考的文章在对Yaml文件进行读取前,先将Yaml文件中的数据结构在c#中进行定义,以便后面更好的读取。这里对这四个类型进行举例(这里为了想看看这四个类型到Yaml文件的格式是什么样子的) 阅读详情

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。

示例 1:

输入:nums = [1,1,1], k = 2
输出:2

示例 2:

输入:nums = [1,2,3], k = 3
输出:2

解法一:暴力

    public int subarraySum(int[] nums, int k) {
        int count = 0;
        //定义左指针
        for (int left = 0; left < nums.length; left++) {
            int sum = 0;
            //右指针
            for (int right = left; right < nums.length; right++) {
               sum += nums[right];
               if(sum > k){
                   break;
               }
               if(sum == k){
                   count++;
               }
            }
        }
        return count;
    }

解法二:前缀和

先计算出前缀和,再左右指针根据前缀和方便计算

    public int subarraySum(int[] nums, int k) {
      int count  = 0;
      //计算前缀和,构造数组
        int[] preSum = new int[nums.length+1];
        //起始元素设置为0,代表
        preSum[0] = 0;
        //初始化前缀和数组
        for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
            preSum[i+1] = nums[i] + preSum[i];
        }
        //左指针
        for (int left = 0; left < nums.length; left++) {
            //右指针
            for(int right = left; right < nums.length; right++){
                //利用公式sum=preSum[right+1]−preSum[left]计算区间有无符合数据
                if(preSum[right+1] - preSum[left] == k){
                    count++;
                }
            }
        }

        return count;
    }

解法三:前缀和+哈希

哈希是通过计算两个前缀和的差值是否为K,当为K的时候,count++

    public int subarraySum(int[] nums, int k) {
        int count  = 0;
        HashMap<Integer, Integer> preSumFreq  = new HashMap<>();
        //计算前缀和,构造数组,就是从

        //为了防止开头第一个元素直接就是k,因为我们是先containKey,如果没有初始值,那就会漏一个结果
        preSumFreq.put(0, 1);
        int preSum = 0;
        //初始化前缀和map,键是前缀和,值是该前缀和出现的频率。
        for (int num : nums) {
            preSum += num;
            //判断有该元素是否是符合结果
            if(preSumFreq.containsKey(preSum - k)){
                count += preSumFreq.get(preSum - k);
            }
            preSumFreq.put(preSum, preSumFreq.getOrDefault(preSum, 0) + 1);

        }


        return count;
    }

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