练习 一 : 除自身外数组的乘积
238. 除了自身以外数组的乘积 - 力扣(LeetCode)
java
class Solution {
public int[] productExceptSelf(int[] nums) {
int len = nums.length;
int[] pre = new int[len];
int[] last = new int[len];
int[] ret = new int[len];
pre[0] = 1;
last[len-1] = 1;
for(int i = 1;i<len;i++){
pre[i] = pre[i-1]*nums[i-1];
}
for(int i = len-2;i>=0;i--){
last[i] = last[i+1]*nums[i+1];
}
for(int i = 0;i<len;i++){
ret[i] = last[i]*pre[i];
}
return ret;
}
}
前缀积 : pre[i] 表示 , 下标 i 左侧所有元素的乘积(不包含 nums[i])
后缀积 : last[i] 表示 , 下标 i 右侧所有元素的乘积(不包含 nums[i])
除当前下标外所有元素乘积 : ret[i] = pre[i]*last[i]
练习二 : 和为 K 的子数组
解法一 : 暴力枚举
class Solution {
public int subarraySum(int[] nums, int k) {
int len = nums.length;
int count = 0;
for(int i = 0;i<len;i++){
int sum = 0;
for(int j = i;j<len;j++){
sum+=nums[j];
if(sum == k){
count++;
}
}
}
return count;
}
}
两层循环枚举了所有的情况 ,
sum 累加 nums[j] : 动态计算 nums[i] 到 nums[j] 的和 , 不重不漏
解法二 :
前缀和+哈希表
class Solution {
public int subarraySum(int[] nums, int k) {
// 哈希表:key=前缀和,value=该前缀和出现的次数(用于快速查询)
Map<Integer,Integer> hash = new HashMap<>();
int len = nums.length;
int sum = 0,ret = 0; // sum:动态维护的前缀和;ret:符合条件的子数组数量
// 初始化:前缀和为0的情况出现1次(对应preSum[0]=0,处理从下标0开始的子数组)
hash.put(0,1);
for(int i = 0;i<len;i++){
sum += nums[i]; // 计算当前前缀和(前i+1个元素的和)
// 核心:查询是否存在「前缀和 = sum - k」,存在则累加其出现次数
// 原理:sum(当前) - sum(历史) = k → 这两个前缀和之间的子数组和为k
ret += hash.getOrDefault(sum - k, 0);
// 记录当前前缀和的出现次数(已存在则+1,不存在则设为1)
hash.put(sum, hash.getOrDefault(sum, 0) + 1);
}
return ret;
}
}
注意 :
- 需要初始化 hash[0] = 1 ,如果没有初始化 , 当第一个元素等于 k 时 , 执行到hash.getOrDefault(sum - k, 0) , 会返回 0 , 漏双这次
- 先查 hash 表再更新哈希表

如果先更新哈希表 再查 hash 表 ; 使用以上示例 出现这种情况 , 先执行 hash.put(sum, hash.getOrDefault(sum, 0) + 1), 将 hash[sum] = 1 ; 然后再执行ret += hash.getOrDefault(sum - k, 0) , 找 哈希表中 hash[sum] 的 value , 此时会返回 1
练习三 : 和可被 k 整除的子数组
974. 和可被 K 整除的子数组 - 力扣(LeetCode)
class Solution {
public int subarraysDivByK(int[] nums, int k) {
Map<Integer,Integer> hash = new HashMap<>();
int sum = 0,ret = 0;
hash.put(0,1);
for(int x:nums){
sum+=x;
int modulus = (sum%k+k)%k;
ret+=hash.getOrDefault(modulus,0);
hash.put(modulus,hash.getOrDefault(modulus,0)+1);
}
return ret;
}
}
补充 :
- 通过同余定理等到 : (sum- 某一前缀和)等到子数组元素之和 , 要找(sum-前缀和)%k = 0 ; sum%k = 某一前缀和%k ; 如果此时哈希表中正好存的是余数 , 就可以直接查询
- 处理负数求余数 , 在 Java 中余数的符号由第一个操作数的符号决定 , 所以在复苏求余数时需要经过以下处理 : (sum%k+k)%k 解释如下 : 第一次求余数如果是负数 , 且这个负数的绝对值小于 k , 那么加上一个 k 之后就会等到正数 , 再取余数就完成操作
算法原理同上题
练习四 : 连续数组
https://leetcode.cn/problems/contiguous-array/
https://leetcode.cn/problems/contiguous-array/
class Solution {
public int findMaxLength(int[] nums) {
Map<Integer,Integer> hash = new HashMap<>();
hash.put(0,-1);
for(int i = 0;i<nums.length;i++){
if(nums[i] == 0){
nums[i] = -1;
}
}
int sum = 0;
int ret = 0;
for(int i = 0;i<nums.length;i++){
sum+=nums[i];
if(hash.containsKey(sum)){
ret = Math.max(i-hash.get(sum),ret);
}
else hash.put(sum,i);
}
return ret;
}
}
算法原理 :
- 将所有的 0 转化为-1 , 这样就能把求相同数量的 0,1 转化为求子数组元素之和为 0;
- 每计算一个前缀和 , 如果这个前缀和在哈希表中,说明这两个下标之间的元素之和为 0,并且更新最大长度;如果不在哈希表中,就存入前缀和和下标
- 细节问题 : 如何处理第一个数就为 0 的情况 ;hash.put(0,-1), 此时如果第一个元素就为 0 ,长度就为 0-(-1) = 1 , 符合题意