和为 K 的子数组

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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。

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

暴力枚举（双重循环）

最直观的方法是枚举所有可能的连续子数组，计算它们的和并统计等于 k 的个数。

public int subarraySum(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 += nums[j];
            if (sum == k) {
                count++;
            }
        }
    }
    return count;
}

复杂度分析

• 时间复杂度：O(n²)，其中 n 是数组长度。外层循环遍历每个元素作为起始点，内层循环遍历从起始点开始的所有子数组。
• 空间复杂度：O(1)，只使用了常数级别的额外空间。

前缀和 + 哈希表

在做这道题之前，我们先看之前做过的两道题：

1. 303. 区域和检索 - 数组不可变 | 笑话人生
2. 1. 两数之和 | 笑话人生

思路

利用 前缀和 技术优化计算过程：

1. 计算数组的前缀和数组 prefix，其中：
   • prefix[0] = 0，表示空数组的和，用于处理从第一个元素开始的子数组
   • prefix[i + 1] = nums[0] + nums[1] + ... + nums[i]（i ≥ 0）
2. 对于任意子数组 nums[i..j]（包含下标 i 到 j），其和可表示为 prefix[j + 1] - prefix[i]
3. 问题转化为：寻找满足 prefix[j + 1] - prefix[i] = k 且 0 ≤ i < j + 1 ≤ n 的索引对 (i, j) 的数量
4. 使用哈希表存储每个前缀和出现的次数，遍历时查询 prefix[j] - k 的出现次数并累加（这其实就是上面的两数之和）

public int subarraySum(int[] nums, int k) {
    int n = nums.length;
    int[] prefix = new int[n + 1];
    // 计算前缀和
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        prefix[i + 1] = prefix[i] + nums[i];
    }

    int count = 0;
    // 设置容量可以快 2ms
    Map<Integer, Integer> countMap = new HashMap<>(n + 1);
    for (int p : prefix) {
        // 查找前缀和为 p - k 的出现次数
        count += countMap.getOrDefault(p - k, 0);
        // 更新当前前缀和的出现次数
        countMap.put(p, countMap.getOrDefault(p, 0) + 1);
    }
    return count;
}

示例解析

以 nums = [1, 1, 1], k=2 为例：

1. 前缀和数组：prefix = [0, 1, 2, 3]
2. 遍历过程：
   • p=0：查找 -2 → 不存在，count=0；更新 map{0:1}
   • p=1：查找 -1 → 不存在，count=0；更新 map{0:1, 1:1}
   • p=2：查找 0 → 存在1次，count=1；更新 map{0:1, 1:1, 2:1}
   • p=3：查找 1 → 存在1次，count=2；更新 map{0:1, 1:1, 2:1, 3:1}
3. 返回结果：2

常见问题解答

1. 为什么需要 prefix[0] = 0？
   考虑子数组从第一个元素开始的情况：子数组 nums[0..j] 的和应为 prefix[j + 1] - prefix[0] 没有 prefix[0] 就无法表示从数组开头开始的子数组
2. 哈希表如何处理重复前缀和？当不同位置产生相同的前缀和时，哈希表记录出现次数。例如：
   • nums = [0, 0, 0], k=0
   • 前缀和：[0, 0, 0, 0]
   • 遍历时：
     • p=0：查找 0 → 初始不存在，count=0；记录 0:1
     • p=0：查找 0 → 存在1次，count=1；记录 0:2
     • p=0：查找 0 → 存在2次，count=3；记录 0:3
     • p=0：查找 0 → 存在3次，count=6；记录 0:4
   • 返回结果：6（正确对应6个子数组）

复杂度分析

• 时间复杂度：O(n)，其中 n 是数组长度。遍历数组两次（计算前缀和和统计子数组数量）。
• 空间复杂度：O(n)，哈希表最多存储 n + 1 个键值对。

总结

1. 暴力枚举简单直接，适合小规模数据（n ≤ 1000）
2. 前缀和 + 哈希表是更高效的通用解法，时间复杂度 O(n)，能处理较大规模数据（n ≤ 2×10⁴）
3. 实际应用中优先选择方法二，其线性时间复杂度能有效应对常见场景
4. 关键点在于理解前缀和定义和索引映射关系：子数组和 = prefix[j + 1] - prefix[i]

来源

560. 和为 K 的子数组 | 力扣（LeetCode）
560. 和为 K 的子数组 | 题解 | 灵茶山艾府

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