和为 K 的子数组

🔗 和为 K 的子数组

题目来源:560. 和为 K 的子数组 – 力扣(LeetCode)


📌 题目描述

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。
  • 子数组的和等于 k 即为满足条件。

✅ 示例解析

示例 1:

  • 输入:nums = [1,1,1]k = 2
  • 输出:2
  • 解释:和为 2 的子数组有两个:
    • [1,1](索引 0 到 1)
    • [1,1](索引 1 到 2)

示例 2:

  • 输入:nums = [1,2,3]k = 3
  • 输出:2
  • 解释:和为 3 的子数组有:
    • [1,2](索引 0 到 1)
    • [3](索引 2 到 2)

示例 3:

  • 输入:nums = [1,-1,0]k = 0
  • 输出:3
  • 解释:和为 0 的子数组有 [1,-1][0][1,-1,0],共 3 个。

⚠️ 提示

  • 1 <= nums.length <= 2 × 10⁴
  • -1000 <= nums[i] <= 1000
  • -10⁷ <= k <= 10⁷

💡 解法:前缀和 + 哈希表(优化暴力)—— O(n) 时间

class Solution {
    public int subarraySum(int[] nums, int k) {
        int sum = 0, ans = 0;
        Map<, Integer> map = new HashMap<>();
        map.put(0, 1);
        for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
            sum += nums[i];
            if (map.containsKey(sum - k)) {
                ans += map.get(sum - k);
            }
            map.put(sum, map.getOrDefault(sum, 0) + 1);
        }
        return ans;
    }
}

📊 复杂度分析

  • 时间复杂度:O(n)
    仅需一次遍历数组,哈希表的插入与查询操作平均为 O(1),整体为线性时间。
  • 空间复杂度:O(n)
    哈希表最多存储 n+1 个不同的前缀和,因此空间复杂度为 O(n)。

🧩 解题思路

  1. 前缀和定义
    prefix[i] = nums[0] + nums[1] + ... + nums[i]
    那么子数组 nums[i..j] 的和为:
    prefix[j] - prefix[i-1]
  2. 目标转换
    要求 sum(i, j) = k,即:
    prefix[j] - prefix[i-1] = k
    prefix[i-1] = prefix[j] - k 因此,对于当前前缀和 prefix[j],只需查找之前有多少个前缀和等于 prefix[j] - k
  3. 哈希表优化
    • 使用 Map<Integer, Integer> 记录每个前缀和出现的次数。
    • 遍历过程中:
      • 计算当前前缀和 sum
      • 查询 sum - k 是否存在,若存在则累加其出现次数
      • 将当前 sum 加入哈希表
  4. 初始化技巧
    map.put(0, 1) 表示前缀和为 0 的情况出现了一次(空区间),用于处理从索引 0 开始的子数组。
  5. 举例说明
    对于 nums = [1,1,1], k = 2
    • i=0: sum=1, 查找 1-2=-1 → 无,map={0:1, 1:1}
    • i=1: sum=2, 查找 2-2=0 → 存在,ans += 1,map={0:1,1:1,2:1}
    • i=2: sum=3, 查找 3-2=1 → 存在,ans += 1,最终 ans=2
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Source: github.com/k4yt3x/flowerhd
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