LeetCode560和为K的子数组(前缀和+哈希表优化)

题目
LeetCode560和为K的子数组(前缀和+哈希表优化)_第1张图片
裸的前缀和进行相减的判断直接就可以过 不过时间复杂度非常大
朴素版本

    public int subarraySum(int[] nums, int k) {
        int cnt = 0;
        int presum[] = new int[nums.length+1];
        presum[0] = 0;
        for (int i = 1; i < nums.length+1; i++) {//前缀和
            presum[i] = presum[i-1] + nums[i-1];
        }
        for (int i = 1; i < nums.length+1; i++) {
            for (int j = 0; j < i; j++) {
                if (presum[i] - presum[j] == k) cnt++;
            }
        }
        return cnt;
    }

优化版本
前缀和思想加哈希表优化
每个数的前缀和边遍历边放入哈希表中更新值相同的前缀和个数
每次遍历时再计算当前前缀和减去K值的前缀和有几个 加到cnt上
解释一开始 preSumFreq.put(0, 1); 的意义
从开头到当前前缀和不减去任何元素等于K值时 需要减去一个第一个元素的前缀和0

    public int subarraySum2(int[] nums, int k) {
        int cnt = 0;
        HashMap<Integer,Integer> presumMap = new HashMap<>();
        int presum = 0;
        presumMap.put(0,1);//前缀和为0的个数只有一个
        for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
            presum += nums[i];//维护前缀和
            if (presumMap.containsKey(presum - k)){//判断能构成K的有几个
                cnt += presumMap.get(presum - k);
            }
            //更新哈希表中相同前缀和的个数
            presumMap.put(presum,presumMap.getOrDefault(presum,0)+1);
        }
        return cnt;
    }

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