Python里找和为K的连续子数组,为啥用前缀和加哈希表更高效?

以下是几种使用 Python 解决和为 K 子数组问题的方法: ### 方法一:暴力枚举法 考虑以 `i` 结尾和为 `k` 的连续子数组的个数,统计符合条件的下标 `j` 的个数,其中 `0 <= j <= i`,且这个子数组的和为 `k`。可以枚举 `[0, ..., i]` 里所有的下标 `j` 来判断是否符合条件。 ```python class Solution(object): def subarraySum(self, nums, k): count = 0 # 记录和为 k 的子数组的个数,初始值为 0 for start in range(len(nums)): # 遍历数组中的每一个元素作为子数组的起始位置 sum_val = 0 # 表示从 start 到当前 end 索引位置的子数组的和 for end in range(start, -1, -1): # 遍历从 start 到 0 的所有索引 sum_val += nums[end] if sum_val == k: # 检查子数组的和是否等于目标值 k count += 1 return count # 返回和为 k 的子数组的数目 ``` ### 方法二:前缀和 + HashMap 解法 通过记录前缀和以及其出现的次数,利用 `pre[j - 1] == pre[i] - k` 的关系来计算和为 `k` 的子数组的数量。 ```python class Solution: def subarraySum(self, nums, k): count = 0 cur_sub_sum = 0 lookup = {0: 1} for num in nums: cur_sub_sum += num if cur_sub_sum - k in lookup: count += lookup[cur_sub_sum - k] lookup[cur_sub_sum] = lookup.get(cur_sub_sum, 0) + 1 # 如果 cur_sub_sum 不在,则设置为 0 然后 +1。若存在直接 +1 return count ```

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