LeetCode 560 Medium 和为K的子数组 Python

最新推荐文章于 2025-06-22 15:54:51 发布

咚咚咚Boom

最新推荐文章于 2025-06-22 15:54:51 发布

阅读量516

点赞数

CC 4.0 BY-SA版权

分类专栏： OJ 算法 LeetCode

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_28327765/article/details/86565333

OJ 同时被 3 个专栏收录

75 篇文章

订阅专栏

算法

75 篇文章

订阅专栏

LeetCode

72 篇文章

订阅专栏

本文介绍了一种高效求解子数组和等于特定值K的个数的算法，通过使用哈希表记录累加和，实现时间复杂度为O(N)的解决方案。文章详细解释了算法思路，避免了暴力解法的冗余，展示了如何利用哈希表存储前缀和，快速查找满足条件的子数组。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

def subarraySum(nums, k):
    """
    Inspired By Hint
    算法：哈希表
    思路：
        首先可以把最暴力的解法写出来，用三层for 遍历一个一个子序列，这样明显有冗余
        可以稍微改进，用两层for 来遍历，用一个sum记录前面的累加和，再记录sum += nums[i]加当前的就好了

        下面这个是ON的做法，因为sum(i,j) = sum(0:j)-sum(0:i),所以可以在一次遍历中，记录0：i的sum值
        并且用hash表存储起来，就像two sum 一样，如果当前和是3，目标是10，那么就期望后面有一刻和是13，即
        key = curr_sum+k,代表着需要这个key的值的前序有多少个子序列，所以如果某次遍历中curr_sum in hash_map
        的话，就counter += hash_map[key].
    复杂度：
        时间：ON
        空间：ON
    """
    counter = 0
    hash_map = {k: 1}
    curr_sum = 0
    for i in range(len(nums)):
        curr_sum += nums[i]
        if curr_sum in hash_map:
            counter += hash_map[curr_sum]
        hash_map.setdefault(curr_sum + k, 0)
        hash_map[curr_sum + k] += 1
    return counter