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leetcode 560

思路

1. 前缀和：我们可以利用前缀和的思想来解决这个问题。假设当前遍历到的位置是i，前缀和preSum[i]表示从数组的第一个元素到第i个元素的和。为了找到和为k的子数组，我们需要判断是否存在一个preSum[j]，使得preSum[i] - preSum[j] = k，这等价于寻找preSum[i] - k是否在之前的前缀和中出现过

2. 哈希表存储前缀和的出现次数：我们使用一个哈希表map来存储前缀和的出现次数。这样当我们遍历到当前位置时，可以通过查询哈希表来快速判断是否存在某个之前的前缀和，使得当前前缀和减去该值等于k

关键点：

• 如果当前前缀和preSum等于k，那么从数组开始到当前位置的子数组就是一个合法的子数组
• 如果preSum - k在哈希表中出现过，说明从哈希表中对应的preSum位置到当前位置的子数组和为k
  步骤：
  • 初始化：用一个变量preSum来存储当前的前缀和，哈希表map用来记录每个前缀和出现的次数，初始化map为{0: 1}，即表示前缀和为0出现过一次（这是为了处理从头到当前索引的子数组和为k的情况）
  • 遍历数组，更新preSum，同时查询哈希表中是否存在preSum - k，如果存在，则说明找到了和为k的子数组
  • 更新哈希表中的前缀和preSum

实现

function subarraySum(nums, k) {let preSum = 0, count = 0;const map = new Map();// 为了当preSum = k的时候能在前缀表中找到map.set(0, 1);for (let i = 0; i < nums.length; i++) {preSum+=nums[i]const diff = preSum - k;if(map.has(diff)){count += map.get(diff)}if(map.get(preSum)){map.set(preSum,map.get(preSum)+1)}else{map.set(preSum,1)}}return count;
}