和为K的子数组

给定一个整数数组和一个整数 k,你需要找到该数组中和为 的连续的子数组的个数。

示例 1 :

输入:nums = [1,1,1], k = 2
输出: 2 , [1,1] 与 [1,1] 为两种不同的情况。

说明 :

  1. 数组的长度为 [1, 20,000]。
  2. 数组中元素的范围是 [-1000, 1000] ,且整数 的范围是 [-1e7, 1e7]。

思路:直接用两次遍历,左边界依次后移,寻找所有满足和为k的子数组

    public static int subarraySum(int[] nums, int k) {
    	int flag=0;
    	for(int i=0;i<nums.length;i++){
	    	int sum=nums[i];
	    	if(sum==k){
	    		flag++;
	    	}
	    	for(int j=i+1;j<nums.length;j++){
	    		sum+=nums[j];
    			if(sum==k){
    				flag++;
    				System.out.println("sum="+sum);
    			}
    		}
    	}
    	System.out.println("flag="+flag);
    	
    	return flag;
    }

 

### 为k的连续子数组问题 对于为k的连续子数组问题,可以通过前缀与哈希表相结合的方法高效解决。这种方法的核心思想在于利用前缀的概念减少重复计算,并借助哈希表存储中间结果以加速查询过程。 #### 前缀概念 前缀是一种用于快速计算区间的技术。定义 `prefix_sum[i]` 表示从数组起始位置到第i个元素之间的累计,则任意子数组 `[j, i]` 的可通过如下公式得到: \[ \text{subarray\_sum[j:i]} = \text{prefix_sum[i]} - \text{prefix_sum[j-1]} \] 如果存在某个索引 \( j \),使得 \( prefix\_sum[i] - prefix\_sum[j-1] = k \),那么我们找到了一个满足条件的子数组[^3]。 #### 使用哈希表优化查找 为了进一步提高效率,在遍历过程中维护一个哈希表记录已经遇到过的前缀及其出现次数。当处理当前元素时,检查是否存在 \( prefix\_sum[i] - k \) 已经存在于哈希表中;如果有,则表示之前某些位置上的前缀加上当前位置之后的部分正好构成目标值k的一个有效子数组组合[^5]。 以下是基于上述原理的具体Python实现: ```python def subarraySum(nums, k): count = 0 sums = 0 d = {0: 1} # 初始化字典,键为前缀,值为其出现次数 for num in nums: sums += num if (sums - k) in d: count += d[sums - k] if sums not in d: d[sums] = 0 d[sums] += 1 return count ``` 此函数接收两个参数:一个是整数列表nums代表待分析的数据序列;另一个是整数值k作为期望达到的目标总。它会返回符合条件的不同子数组数目[^4]。 ### 结论 通过采用前缀配合哈希表的方式能够有效地降低时间复杂度至线性级别(O(n)),从而解决了传统暴力枚举方法所带来的性能瓶颈问题[^2]。
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