前缀和专题：和为 k 的子数组与和可被 k 整除的子数组

前缀和专题：和为 k 的子数组与和可被 k 整除的子数组 | 极客日志

前缀和专题：和为 k 的子数组与和可被 k 整除的子数组

29. 和为 k 的子数组

题目链接：

560. 和为 K 的子数组 - 力扣（LeetCode）

题目描述：

文章配图

题目示例：

文章配图

算法原理（前缀和 + 哈希）：

思路：

设 i 为数组中的任意位置，用 sum[i] 表示 [0, i] 区间内所有元素的和

想知道有多少个**「以 i 为结尾的和为 k 的子数组」**，就要找到有多少个起始位置为 x1, x2, x3...使得 [x, i] 区间内的所有元素的和为 k。那么 [0, x] 区间内的和是不是就是 sum[i] - k 了。于是问题就变成：

找到在 [0, i - 1] 区间内，有多少前缀和等于 sum[i] - k 的即可

我们不用真的初始化一个前缀和数组，因为我们只关心在 i 位置之前，有多少个前缀和等于 sum[i] - k。因此，我们仅需用一个哈希表，一边求当前位置的前缀和，一边存下之前每一种前缀和出现的次数

前缀和解法代码（C++）：

class Solution {
public:
    int subarraySum(vector<int>& nums, int k) {
        unordered_map<int,int> hash;
        hash[0]=1;
        int n=nums.size();
        int sum=0,ret=0;
        for(auto x:nums) {
            sum+=x;
            if(hash.count(sum-k)) ++ret;
            hash[sum]++;
        }
        return ret;
    }
};

30. 和可被 k 整除的子数组

题目链接：

974. 和可被 K 整除的子数组 - 力扣（LeetCode）

题目描述：

文章配图

题目示例：

文章配图

算法原理（前缀和 + 哈希）：

前置知识补充：

同余定理：

如果 (a - b) % n == 0，那么我们可以得到一个结论：a % n == b % n。用文字叙述就是，如果两个数相减的差能被 n 整除，那么这两个数对 n 取模的结果相同。

例如：(26 - 2) % 12 == 0，那么 26 % 12 == 2 % 12 == 2。

负数取模问题：

c++ 中关于负数的取模运算，结果是**「把负数当成正数，取模之后的结果加上一个负号」。例如：-1 % 3 = -(1 % 3) = -1**
因为有负数，为了防止发生「出现负数」的结果，以 (a % n + n) % n 的形式输出保证为正。例如：-1 % 3 = (-1 % 3 + 3) % 3 = 2

思路：

与上道题思路一样

设 i 为数组中的任意位置，用 sum[i] 表示 [0, i] 区间内所有元素的和

想知道有多少个「以 i 为结尾的可被 k 整除的子数组」，就要找到有多少个起始位置为 x1, x2, x3... 使得 [x, i] 区间内的所有元素的和可被 k 整除
设【0，x-1】区间内所有元素之和等于 a ，【0，i】区间内所有元素的和等于 b，可得 (b - a) % k == 0
由同余定理可得，【0，x-1】区间与【0，i】区间内的前缀和同余。于是问题就变成：找到在【0，i-1】区间内，有多少前缀和的余数等于 sum[i] % k 的即可

我们不用真的初始化一个前缀和数组，因为我们只关心在 i 位置之前，有多少个前缀和等于 sum[i] % k。但是这个我们需要处理一下，确保不会为负数。因此，我们仅需用一个哈希表，一边求当前位置的前缀和，一边存下之前每一种前缀和出现的次数

前缀和解法代码（C++）：

class Solution {
public:
    int subarraysDivByK(vector<int>& nums, int k) {
        unordered_map<int,int> hash;
        hash[0%k]=1;//0 这个数的余数
        int sum,ret=0;
        for(auto x:nums) {
            sum+=x;//算出当前位置的前缀和
            int r=(sum%k+k)%k;
            if(hash.count(r)) ret+=hash[r];
            hash[r]++;
        }
        return ret;
    }
};

**总结：**引入同余定理处理负数取模问题，同样采用哈希表优化查询效率，通过维护前缀和哈希表，将时间复杂度优化至 O(n)，展示了前缀和技巧在子数组统计问题中的高效应用

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