如何妙用哈希表来优化遍历查找过程？刷题感悟总结，c++实现

先上题目

这题我最先想到的就是前缀和a，构造好了以后就遍历每一个 $l,r$ 数组（满足题目要求的连续区间数组），奈何倒数第二个样例时间超限
先给出原思路代码

cpp 复制代码

class Solution {
public:
    int subarraySum(vector<int>& nums, int k) {
        //
        vector<int> a;

        int x = 0;
        int len = nums.size();
        a.resize(len + 2, 0);
        a[1] = nums[0];
        for (int i = 2; i <= len; i++) {
            a[i] = nums[i - 1]; // 0号赋值，
            a[i] += a[i - 1];
        }
        // 核心需要优化的地方
        for (int i = 0; i <= len; i++) {
            for (int j = i + 1; j <= len; j++) {
                if (a[j] - a[i] == k)
                    x++;
            }
        }
        return x;
    }
};

但是介于给出的数组中可能有正数、负数，所以同样的前缀和大小可能有好几个，可以巧妙利用哈希表的find功能（或者count功能，都是查找函数），实现O（n）一次遍历全部数字就好了
代码如下，已ac，主要是把上面那份代码的"核心需要优化的部分"修改

cpp 复制代码

class Solution {
public:
    int subarraySum(vector<int>& nums, int k) {
        //
        vector<int> a;

        int x = 0;
        int len = nums.size();
        a.resize(len + 2, 0);
        a[1] = nums[0];
        //从a[1]开始存前缀和
        for (int i = 2; i <= len; i++) {
            a[i] = nums[i - 1]; // 0号赋值，
            a[i] += a[i - 1];
        }
        unordered_map<int,int> myMap;
        // 核心需要优化的地方
        for (int i = 0; i <= len; i++) {
            //目的是a[i]-a[l]==k 所以要寻找a[l]
            if(myMap.count(a[i]-k)) x+=myMap[a[i]-k];
            myMap[a[i]]++;
        }
        return x;
    }
};

这个思路让我想起之前做过一道题，几乎完全一样的思路，利用哈希表

题目链接
实现代码：

cpp 复制代码

class Solution {
public:
    vector<int> twoSum(vector<int>& nums, int target) {
        unordered_map<int,int> myMap;
        vector<int> x;
        for(int i=0;i<nums.size();i++){
            //说明first是具体数值
            auto  it=myMap.find(target-nums[i]);
            if(it!=myMap.end())
            {
               x ={i,it->second};
                return x;
            }
            myMap[nums[i]]=i;
        }
        return  x;

    }
};

共同点是它们都利用了哈希表（unordered_map）的特性来快速查找和存储信息，以便在遍历数组时可以高效地找到满足条件的元素或子数组。
两道题都是对vector& nums, int k进行查找与操作，大家可以根据这两道题找找思路，以后碰到类似题考虑该方法~