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LeetCode hot 100 —560. 和为 K 的子数组

2026/8/11 17:33:45 拓冰建站 浏览量
LeetCode hot 100 —560. 和为 K 的子数组

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 * 104
  • -1000 <= nums[i] <= 1000
  • -107 <= k <= 107

不知道为什么做了滑动窗口和双指针以后,总想用left and right来做很多题目

但在第一版本敲代码的时候就知道这里不适合用了。

首先是数组是无序的,左移和右移并不能完全的对应减和加;所以带来的衍生点是,比如说现在找到了一个合适的子数组,我的Left和 right 要怎么更新我完全没有头绪


然后我想到了差分。也是当时练习csp的入门算法。

和GPT对了一下思路,除了差分,还有一个东西叫前缀和,算是差分的进阶版(太久没用了已经不是我的第一反应了....),也就是前n个数字的和是多少

假设定义:

prefix[i] = nums 前 i 个数字之和

那么从下标leftright的子数组和可以表示成:

prefix[right + 1] - prefix[left]

题目要求它等于k

prefix[right + 1] - prefix[left] = k

把这个式子移动一下:

prefix[left] = prefix[right + 1] - k

现在先别急着写代码,只思考:当我从左向右计算到一个新的前缀和current时,我需要在之前出现过的前缀和里寻找什么值?(前缀和为current - k的)再进一步思考:题目问的是子数组的“个数”,如果要找的那个前缀和值在前面出现了多次,意味着什么?

尝试手算:

nums = [1, -1, 1] k = 1

它的前缀和(记得最开始还有一个“尚未选择任何数字”的前缀和0)是:

0, 1, 0, 1

当你走到最后一个前缀和1时,需要寻找:

1 - k = 0

此前0出现了不止一次。每一个此前出现的0,都对应一个以当前位置结尾、和为1的子数组。

因此你下一步只需要回答两个问题:

  1. 如何一边遍历,一边记录此前每个前缀和出现了多少次?
  2. 如何快速查询当前前缀和 - k此前出现了多少次?

想清楚这两点,就不再需要控制leftright了。这里的思维转换是:不要直接维护一个窗口,而是把每个可能的左边界压缩成“此前出现过的前缀和统计”。


最后的代码如下:

class Solution: def subarraySum(self, nums: List[int], k: int) -> int: # 构造前缀和 prefix_cnt = {0: 1} """ 这个也算是看了GPT给的答案以后受到的大启发,我给的一个注释和思维解释是: 这道题目需要前缀和,但为什么不使用常规的前缀和数组呢? - 因为我最后需要统计的是res_count,也就是我需要统计的是个数 我知道了当前的前缀和为current, 我需要找的值是current - k,我需要统计的东西是current - k 出现了多少次,所以这里用的是一个dict的形式,可以更快的知道某个前缀和已经出现的次数. - 为什么要初始化一个0 : 1:确保nums[0]也可以被划入. 比如当前current == k,那么就是nums[0:index + 1]可以计入一次,但是如果没有0,这个答案不会被计入。 """ res = 0 prefix_sum = 0 #记录前缀和 for num in nums: prefix_sum += num res += prefix_cnt.get(prefix_sum - k, 0) """ dict.get(key, default) 表示: - 如果字典中存在 key,返回对应的值。 - 如果不存在,返回 default。 """ prefix_cnt[prefix_sum] = ( prefix_cnt.get(prefix_sum, 0) + 1 ) return res

总结一下,感觉GPT启发的核心是:

先找准算法结构,用什么。双指针,还是我想到的差分,及其进阶版的前缀和?

从答案反推数据结构,数据结构是统计上面的优化,什么样的数据结构载体可以更快的得到答案?(比如这里如果用前缀和数组的话,每遇到一个前缀和就要去统计current - k的出现次数,时间开销肯定会加大的)