LeetCode：560. Subarray Sum Equals K（找出数组中连续子串和等于k）
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文章目录：
题目描述：
java实现方式1：
python实现方式1：
java实现方法2：
python实现算法2：
源码地址：
题目描述：
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 k 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 :
数组的长度为 [1, 20,000]。
数组中元素的范围是 [-1000, 1000] ，且整数 k 的范围是 [-1e7, 1e7]。
来源：力扣（LeetCode）
方法一 ：使用累计和
对于每个考虑的新子数组，我们不是每次都计算元素的总和，而是使用累积和数组 sum。然后，为了计算位于两个索引之间的元素之和，我们可以减去对应于两个索引的累积和以直接获得总和，而不是迭代子数组以获得总和。
java实现方式：
/**
* 求和
*
* @param nums 数组
* @param k k个数
* @return 数字和
*/
public int subarraySum1(int[] nums, int k) {
int count = 0;
for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
int sum = 0;
for (int j = i; j < nums.length; j++) {
sum = sum + nums[j];
if (sum == k) {
count++;
}
}
}
return count;
}时间复杂度：O(n^2)考虑每个可能的子数组需要 O(n ^ 2)时间。在初始处理 O(n) 之后，找出任何子数组的总和需要 O(1)时间来创建累积和数组。
空间复杂度：O(n)。使用累积和数组 sum，大小为 n + 1。
python实现方式：
def subarray_sum_equals_k(nums: List[int], k: int) -> int:
'''
找出和相同的数组
Args:
nums:数组
k:固定值
Returns:
数组种数
'''
count, length = 0, len(nums)
for i in range(length):
total = 0
for j in range(i, length):
total += nums[j]
if total == k:
count += 1
return count时间复杂度：O(n^2)考虑每个可能的子数组需要 O(n ^ 2)时间。在初始处理 O(n) 之后，找出任何子数组的总和需要 O(1)时间来创建累积和数组。
空间复杂度：O(n)。使用累积和数组 sum，大小为 n + 1。
方法二： 采用哈希表
利用hashmap的形式保存值：
这种方法背后的想法如下：如果累积总和（由 sum[i] 表示加到 i^{th}的和）最多两个指数是相同的，那么这些元素之间的元素总和为零。进一步扩展相同的想法，如果累计总和，在索引 i 和 j处相差 k，即 sum[i] - sum[j] = k，则位于索引 i 和 j之间的元素之和是 k。
基于这些想法，可以使用了一个哈希表 map，它用于存储所有可能的索引的累积总和以及相同累加和发生的次数。我们以以下形式存储数据：(sumi，sumi的出现次数)。我们遍历数组nums并继续寻找累积总和。每当我们遇到一个新的和时，我们在hashmap中创建一与该总和相对应的新条目。如果再次出现相同的和，我们增加与map中的和相对应的计数。此外，对于遇到的每个总和，我们还确定已经发生 sum-k 总和的次数，因为它将确定具有总和 k 的子阵列发生到当前索引的次数。我们将 count 增加相同的量。
在完成便利数组后，count 记录了所需结果
java实现方法2：
/**
* 求和
*
* @param nums 数组
* @param k k个数
* @return 数字和
*/
public int subarraySum(int[] nums, int k) {
int count = 0;
int sum = 0;
HashMap map = new HashMap<>();
map.put(0, 1);
for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
sum += nums[i];
if (map.containsKey(sum - k)) {
count += map.get(sum - k);
}
map.put(sum, map.getOrDefault(sum, 0) + 1);
}
return count;
} 时间复杂度：O(n)。数组 nums 仅需遍历一遍。
空间复杂度：O(n)。哈希表 map 在最坏情况下可能有 n 个不同的键值。
python实现算法2：
def subarray_sum_equals_k(nums: List[int], k: int) -> int:
'''
找出和相同的数组
Args:
nums:数组
k:固定值
Returns:
数组种数
'''
count, total = 0, 0
map = {}
map[0] = 1
for i in range(len(nums)):
total += nums[i]
if (total - k) in map:
count += map[total - k]
if total not in map:
map[total] = 1
else:
map[total] = map[total] + 1
return total时间复杂度：O(n)。数组 nums 仅需遍历一遍。
空间复杂度：O(n)。哈希表 map 在最坏情况下可能有 n 个不同的键值。
源码地址：
https://github.com/zhangyu345293721/leetcode