如何把多维数组中的每个子数组合并成一个新数组 $result，有两个方法： $merged = call_user_func_array('array_merge', $result); 如果是 PHP
k 的子数组的个数 。...子数组是数组中元素的连续非空序列。...考虑以 i 结尾和为 k 的连续子数组个数，我们需要统计符合条件的下标 j 的个数，其中 0≤j≤i 且 [j…i] 这个子数组的和恰好为 k 。...可能有读者会认为假定我们确定了子数组的开头和结尾，还需要 O(n) 的时间复杂度遍历子数组来求和，那样复杂度就将达到 O(n^3) 从而无法通过所有测试用例。...但是如果我们知道 [j,i] 子数组的和，就能 O(1) 推出 [j−1,i] 的和，因此这部分的遍历求和是不需要的，我们在枚举下标 j 的时候已经能 O(1) 求出 [j,i] 的子数组之和。
给定一个整数数组和一个整数 k，你需要找到该数组中和为 k 的连续的子数组的个数。...示例 1 : 输入:nums = [1,1,1], k = 2 输出: 2 , [1,1] 与 [1,1] 为两种不同的情况。...哈希表里面放 前缀和,前缀和出现的次数 遍历数组每一个元素,判断 当前“前缀和”与历史前缀和，差分出一个子数组，该历史前缀和出现过 c 次，等价于当前项找到...c 个子数组求和等于 k。...count+=map.get(pre-k); } map.put(pre,map.getOrDefault(pre,0)+1);//更新前缀和
一 题目 二 思路： 1.暴力枚举--时间复杂度N2,不推荐，由于存在Nums[i]数组最后都进行判断，不可达到目标就提前中值; 2.前缀树-时间复杂度N2,...不推荐 先计算出前i项的合，这样加快了暴力破解计算和的过程； 3.前缀树+hash 假设区间[left, right]的和为k,即前right项的和-前left项的和=k,换句话说就是：前left项之和...因此我们可以遍历一遍数组，记录下前i项的和sum,用Map的健存储sum，Map的值存储sum出现的次数。...假设当前扫到第i位，记录它的前i项和sum，用该和减去k，即sum-k，判断sum-k是否为某个位置的前n项和，若是，更新统计量。...class Solution { int count=0; public int subarraySum(int[] nums, int k) { //存储从0~i项的和
更新一篇发布在力扣上的题解，900+的watch记录一波，题目链接： https://leetcode-cn.com/problems/QTMn0o/ 解题思路 1、 本题需要求出子数组之和为k的数组个数...它其实可以看成 3 - 0 得到的区间和值； 2） 再假设k=7，那么我们可以发现数组和值为7的是【3，4】，此时我们可以发现在前缀和中没有找到和值为7的，那么说明该子数组的起始位置并非0；此时按照滑动窗口的思路就应该移动左指针...k的子数组了。...3、 具体解题上我们还应该考虑前n项和重复出现的情况，因此这里需要使用hash表来进行前缀和的统计，并且在初始化时应该写入(0，1)，否则当子数组起始位置为0时将无法被匹配到；接着我们可以确定下来每次寻找子数组时应该在...hash表中寻找的键值是sum-k，因为直接寻找k只可以找到那些起始位置为0的子数组，而寻找sum-k因为我们事先插入了一个0的键值，因此这里也不会忽略掉这种情况。
题目 给你一个整数数组 nums 和一个整数 k ，请你统计并返回 该数组中和为 k 的子数组的个数 。 子数组是数组中元素的连续非空序列。...= 3 输出：2 提示： 1 <= nums.length <= 2 * 104 -1000 <= nums[i] <= 1000 -107 <= k <= 107 暴力 直接两层循环找出所有连续子数组的和...，可以使用前缀和优化这个连续子数组求和，如数组1 2 3 4 5，那么前缀和就是1 3 6 10 15，任何连续子数组的和就是对应的前缀和之差，这样就可以减少求和的重复计算，实际计算时需要在前缀和数组前补个...target 的两个整数的索引，因为哈希查找的时间复杂度是O（1）的 这里同样可以使用哈希查找来优化，我们的目的是想找出两个前缀和之差为k的，考虑到同一个前缀和可能存在出现多次的情况，例如 1 -1 0...，k=0，这个前缀和为0的就会出现两次，因此哈希表设计key为前缀和，value为出现的次数 遍历数组元素，计算前缀和，哈希查找前缀和 - k的key是否存在，存在则说明找到了符合的前缀和，然后加上这个前缀和出现的次数
和为 K 的子数组 题目描述：给你一个整数数组 nums 和一个整数 k ，请你统计并返回 该数组中和为 k 的连续子数组的个数 。...k 的连续子数组个数，我们需要统计符合条件的下标 jj 的个数，其中0≤j≤i 且 [j…i] 这个子数组的和恰好为 k 。...但是如果我们知道 [j,i]子数组的和，就能 O(1) 推出[j−1,i] 的和，因此这部分的遍历求和是不需要的，我们在枚举下标 j 的时候已经能 O(1)求出 [j,i]的子数组之和。...我们建立哈希表 mp，以和为键，出现次数为对应的值，记录pre[i] 出现的次数，从左往右边更新 mp 边计算答案，那么以 ii 结尾的答案 mp[pre[i]−k] 即可在 O(1)时间内得到。...最后的答案即为所有下标结尾的和为 k 的子数组个数之和。 需要注意的是，从左往右边更新边计算的时候已经保证了mp[pre[i]−k] 里记录的 pre[j] 的下标范围是 0≤ j≤ i 。
这道题主要是找规律，优化的时候可以利用哈希表和数组的特性。 原题 给定一个整数数组和一个整数 k，你需要找到该数组中和为 k 的连续的子数组的个数。...子数组之和 因为题目要求子数组下标连续，那么我们想想，如果要求sum(i, j)(也就是从下标 i 到下标 j 的子数组之和)，其实可以转化成sum(0, i - 1) - sum(0, j)。...真正能够保证达到O(1)的数据结构，是数组（用空间换取时间）。 那这个用来存储的一维数组究竟长度该设置为多少呢？自然就是找出数组中子数组之和的最大值和最小值，两者求差，结果就是最终的数组长度。...利用这个数组去存储子数组求和的结果，这样就能保证在查找时的效率了。...到下标为i的子数组之和 // 用一个数组存储，相比于map，取值更快，用空间换取时间 int[] sums = new int[max - min + 1];
# LeetCode-560-和为K的子数组 给定一个整数数组和一个整数 **k，**你需要找到该数组中和为 k 的连续的子数组的个数。...# 解题思路 方法1、暴力累加： 以数组中每一个数字作为起点，不断向后累加，找到一个累加和为k的就让count++ 当以下一个数字为起点时，重置sum为0，即可得到最终结果 方法2、哈希表： 更好的题解...k的连续子数组个数时只要统计有多少个前缀和为 sum[i]−k的 sum[j]即可。...我们建立哈希表 mp，以和为键，出现次数为对应的值，记录 sum[i]出现的次数，从左往右边更新 mp边计算答案，那么以 i结尾的答案 mp[sum[i]−k] 即可在 O(1)时间内得到。...最后的答案即为所有下标结尾的和为 k的子数组个数之和。 需要注意的是，从左往右边更新边计算的时候已经保证了mp[sum[i]−k]里记录的 sum[j]的下标范围是 0≤j≤i 。
思路 首先想到的是暴力求解，双重循环得出所有连续子串，但是多半要超时。没想到其他办法。看了题解，学到了前缀和的概念，这里的子串和等于end的前缀和减去start的前缀和。...例如目标为0。 题目 给定一个整数数组和一个整数 k，你需要找到该数组中和为 k 的连续的子数组的个数。...示例 1 : 输入:nums = [1,1,1], k = 2 输出: 2 , [1,1] 与 [1,1] 为两种不同的情况。 说明 : 数组的长度为 [1, 20,000]。...数组中元素的范围是 [-1000, 1000] ，且整数 k 的范围是 [-1e7, 1e7]。...// 子串长度为0（在母串最前面），前缀和为0，出现次数+1（原本为0） qzh.put(0, 1); // 前缀和 int sum
和为K的子数组 难度：简单 ❝ 给定一个整数数组和一个整数 k，你需要找到该数组中和为 k 的连续的子数组的个数。...示例 1 : 输入:nums = [1,1,1], k = 2 输出: 2 , [1,1] 与 [1,1] 为两种不同的情况。 说明 : 数组的长度为 [1, 20,000]。...数组中元素的范围是 [-1000, 1000] ，且整数 k 的范围是 [-1e7, 1e7]。 ❞ Solution ❝前缀和+哈希表 ❞ 前缀和：nums 的第 0 项到 当前项 的和。...每个元素对应一个“前缀和” 遍历数组，根据当前“前缀和”，在 map 中寻找「与之相减 == k」的历史前缀和 当前“前缀和”与历史前缀和，差分出一个子数组，该历史前缀和出现过 c 次，等价于当前项找到...c 个子数组求和等于 k。
一、题目给你一个整数数组 nums 和一个整数 k ，请你统计并返回 该数组中和为 k 的连续子数组的个数 。...对于这种与子序列元素统计相关的题目，我们通常第一想法就是通过双层遍历的方式进行计算：【第1层循环】表示子序列的起始位置。【第2层循环】表示子序列的结束位置。...那么，理解了前缀和之后，我们就可以尝试对这道题进行解答了，解答步骤如下所示：【步骤1】遍历数组nums，并计算下标i对应的前缀和preSum[i]；【步骤2】然后用preSum[i]减去k值，就是我们还缺少的子序列总和...如果不存在，则说明不匹配；如果存在，则获取到相应的value值。其中，value值表示子序列总和为key的子序列出现的次数。...以上就是本题的解题思路了，为了便于理解，我们以输入参数nums=[1,2,3]，k=3为例。
截取数组的部分元素，得到一个新的子数组 arraySlice(array, offset[, length]) 参数解释： array: 数组， offset – 数组的偏移。...正值表示左侧的偏移量，负值表示右侧的缩进值。数组下标从1开始。 -- length - 子数组的长度。如果指定负值，则该函数返回[offset，array_length - length。
题意：给定一个数组，数组中元素的值只能是1或者-1，求其和为0的最长连续子序列的长度； 数组为1，-1，1，-1，1，-1，1，-1，其结果为：8 数组为1，1，-1，1，1，-1，-1...，其结果为：6 解析： 通过分析可知，要使其和为0，只有当1和-1的个数相等时，才会成立，但题目要求是连续子序列，所以单纯统计其1和-1个数不可取。 ...由题目中求最长连续子序列，可想到动态规划来求解，动态规划的求解既是寻找其状态转移方程和建立状态转移表的过程 设dp[i]为下标为i及其之前数组中所有元素的和， ? ...如图所示，数组为1，-1，1，-1，1，-1，1，-1最后一个值为0，直接满足结果，输出8 ?...如上图，数组1，1，-1，1，1，-1，-1，dp取值为dp[0] = dp[2] = dp[6] = 1; dp[1] = dp[3] = d[5] = 3; dp[4] = 3; 对于每个值，取最后一次出现的位置和第一次出现的位置之差
前缀和 LeetCode 560.和为K的子数组 给你一个整数数组 nums 和一个整数 k ，请你统计并返回 该数组中和为 k 的连续子数组的 个数 。
动态规划，01背包问题 题目是这样的： 给定一个正整数数组，问能否将其分为两个子数组，使得这两个子数组的和相等，也即是否存在一个子数组的和为为总和的一半 例如：数组{1,2,3,3,4,5}，...总和为18，子数组{1,2,3,3}和为9，剩下的{4,5}和也为9，所以可以成功划分 思想和上一篇【你的的背包，让我走的好缓慢】思想差不多，假设和为w，对于dp[w]表示能否划分为和为w的数组，对于每个元素...，可以选择加入子数组或者不加入子数组，所以dp方程可以写为dp[j]=dp[j] || dp[j-nums[i]] 整个代码可以这样写： #include #include <vector...322.零钱兑换】也有异曲同工之妙， 给你一个整数数组 coins ，表示不同面额的硬币；以及一个整数 amount ，表示总金额。...计算并返回可以凑成总金额所需的 最少的硬币个数 。如果没有任何一种硬币组合能组成总金额，返回 -1 。你可以认为每种硬币的数量是无限的。
今天和大家聊的问题叫做 和为 K 的子数组，我们先来看题面： https://leetcode-cn.com/problems/subarray-sum-equals-k/ Given an array...给你一个整数数组 nums 和一个整数 k ，请你统计并返回该数组中和为 k 的连续子数组的个数。...sum 求和出现的次数，初始化为（0,1），表示和为 0 的连续子数组出现 1 次； 2、sum 的值是在对 nums 数组的循环中不断累加当前元素的，res 的值则需要查找 map 中是否已存在和为...- k的连续式数组，如果存在，那么一定存在和为k的连续数组 // 每次都是从数组起始位置累加的 if(preSum.containsKey(sum -...k)){ res += preSum.get(sum - k); } // 如果不存在sum-k的连续子数组，则将sum的连续子数组存进
难度：中级 关键词：前缀和与哈希 1 题目描述 给定一个整数数组和一个整数 k，找到该数组中和为 k 的连续的子数组的个数。如：输入[1,2,3]，3，返回2。...2 题解 呵呵，这道题的提示中，写到了sum(i,j)=sum(0,j)-sum(0,i)，其中sum(i,j)表示第i个值到第j-1个值的和，一看这个，第一反应就是：呀，这不动态规划嘛！...判断是否等于目标值并记录，然后输出满足条件的个数。是不是动态规划用的溜溜的！是不是很有成就感！氮素！...看了官方解题才反应过来，我两层循环完全可以直接计算i到j的和，也就是最简单的暴力匹配法，完全不用什么状态转移！写了半天，不仅没有降低时间复杂度还增加了空间复杂度！口吐芬芳。。。。...建个哈希表，以位置i为键，pre[i]为值，判断有多少pre[i]-k在字典中出现即可。
作者 | P.yh 来源 | 五分钟学算法 今天分享的题目来源于 LeetCode 上第 862 号问题：和至少为 K 的最短子数组。题目难度为 Hard 。...题目描述 返回 A 的最短的非空连续子数组的长度，该子数组的和至少为 K 。 如果没有和至少为 K 的非空子数组，返回 -1 。...，找出一个最短的子数组，子数组中所有元素的和必须不小于 K。...刚拿到这道题的时候感觉貌似很简单，用两个指针同向而行，这两个指针之间确定了一个子数组，先移动右指针，每当满足条件，我们就试着移动左指针，到条件不满足就停止，就好像一个 滑动窗口 一样，但是这个做法其实是错误的...另外就是我们如何计算答案呢？那就是我们从队列中最小的位置开始计算，如果符合条件，我们就记录答案，并将这个位置踢出队列，道理很简单，再往后遍历不可能会有比这个还要小的符合条件的长度。 图片描述 ?
方案一： 新建一个N*L的数组，将原始数组拼接存放在这个大数组中，再调用Arrays.sort()进行排序，或者使用其它排序方法即可。...此方法时间复杂度为o(N*Llog2N*L); 具体代码实现如下： import java.util.Arrays; class Solution { public static int[] MergeArrays...，用于保存这N个数组的index，定义Node类用于保存当前数值（value）和该数字所在的数组序号（idx），并且覆写Comparetor的compare方法实现自定义排序。...思路：首先将N个数组的第一位放到PriorityQueue，循环取出优先队列的首位（最小值）放入result数组中，并且插入该首位数字所在数组的下一个数字（如果存在），直到所有数字均被加入到result...public static int[] MergeArrays(int[][] arr) { int N = arr.length, L; if (N == 0)//此时传入数组为空
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