LintCode 138. 子数组之和

最新推荐文章于 2018-12-10 09:45:26 发布

原创最新推荐文章于 2018-12-10 09:45:26 发布 · 1.2k 阅读

1 ·

CC 4.0 BY-SA版权

lintcode 专栏收录该内容

10 篇文章

订阅专栏

本文介绍了解决子数组和为0问题的三种方法，重点推荐第三种方法，利用哈希表记录前缀和及其对应的最早出现位置，以此快速判断是否存在和为0的子数组。这种方法的时间复杂度为O(n)，空间复杂度也为O(n)。

思路：

方法一：最直观的想法是, 对每一个区间, 计算其中数值的和.若为0则返回此区间, 此方法复杂度为O(n^3).

方法二：方法一中进行了大量的重复计算, 故可以存储区间的计算值, 则此区间的父区间计算时不用再对此区间进行求值而可以直接对值进行使用.此方法复杂度为O(n^2)

方法三：记录每一位下标和相加到当前位的和的映射, 若和重复出现, 则相应的区间内的和必为0.

代码：

方法三：

vector<int> subarraySum(vector<int> &nums){
	// write your code here
	vector<int> result;
	map<int, int> ret;
	ret.insert(pair<int,int>(0, -1));
	int len = nums.size();
	int sum = 0;
	for (int i = 0; i < len; ++i){
		sum += nums[i];
		// 若sum的值重复出现, 则其中间的值定为0
		if (ret.find(sum) != ret.end()){
			result.push_back(ret[sum] + 1);
			result.push_back(i);
			return result;
		}
		ret[sum] = i;
	}
	return result;
}

致谢：

Subarray Sum