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中等
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
提示:
1 <= nums.length <= 2 * 10^4
-1000 <= nums[i] <= 1000
-10^7 <= k <= 10^7
思路:(忘了负数的情况,不完全对)使用滑动窗口的思想,first指向滑动窗口的起始下标,last指向滑动窗口的最后一个下标。初始状态均指向数组第一个下标:
(1)当sum>k时,说明窗口中总和过多,first向前移动,收缩窗口
(2)sum<k时,过小,last向后移动,扩大窗口
(3)sum=k时 first向前移(可能存在0的情况)
注意:每次移动first,last后要判断移动后是否还存在sum==k;
- class Solution {
- public:
- int subarraySum(vector<int>& nums, int k) {
- int first=0;
- int last=0;
- int sum=0;
- int times=0;
- //注意:不要溢出,负数,
- while(last<nums.size()){
- sum+=nums[last];
- while(sum==k) //
- {
- times++;
- sum-=nums[first];
- if(first+1<nums.size())
- first++;
- else break;
-
- }
- if(sum>k){
- while(sum>k){//first向前移,sum-nums[first] //1 1 0 0 1 1 3 0 0 4 (4)
- sum-=nums[first];
- if(first+1<nums.size())
- first++;
- else break;
-
- //每移动一次也要判断是否等于
-
- while(sum==k){
- times++;
- sum-=nums[first];
- if(first+1<nums.size())
- first++;
- else break;
-
- }
-
- }
- }
-
- if(last+1<nums.size())
- last++;
- else break;
-
-
-
-
-
- }
- return times;
-
-
-
-
-
- }
- };
正确思路:使用前缀和+哈希表进行优化 (小红书社招二面出现过):
(1)首先使用sum[i]统计i小标之前的所有数之和(包括下标i指向的数),因此某一段序列和为k转化为sum[p]-sum[q]=k,;有效解决负数带来的问题。在遍历过程中用value记录前i个数组值得总和,使用哈希表记录,其中sum[value]对应的值表示和为value的数组段。
(2)遍历一遍sum,当前sum[p]已知,k已知,只要判断是否存在sum[q]=sum[p]-k,就能判断当前下标作为开始,是否存在一段数组之和等于k,出现次数times=times+sum[q];
- class Solution {
- public:
- int subarraySum(vector<int>& nums, int k) {
- int times=0;
- map<int,int>sum1;
- int sum[30000];
-
- for(int i=0;i<nums.size();i++){
- if(i==0){
- sum[0]=nums[0];
- sum1[sum[0]]++;
- }
- else{
- sum[i]=sum[i-1]+nums[i];
- sum1[sum[i]]++;
- }
-
- int need=sum[i]-k;
- //有一个问题:别把当前数算进去,需要-1,当前数之和也为-1
-
- if(sum1.find(need)!=sum1.end()){
- if(need==sum[i]){
- times+=(sum1[need]-1); //[-1,-1,1]中重复计算了
-
- }
-
- else
- times+=sum1[need];
-
- }
- if (need==0){//注意【0,1】1,当需要的数为零时不仅要判断0出现的次数还要把没有零的自己算进去
-
- times++;
- }
-
-
-
- }
-
-
- return times;
-
-
-
-
-
-
- }
- };
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