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325. 和等于 k 的最长子数组长度

English Version

题目描述

给定一个数组 nums 和一个目标值 k，找到和等于 k 的最长连续子数组长度。如果不存在任意一个符合要求的子数组，则返回 0。

 

示例 1:

输入: nums = [1,-1,5,-2,3], k = 3
输出: 4 
解释: 子数组 [1, -1, 5, -2] 和等于 3，且长度最长。

示例 2:

输入: nums = [-2,-1,2,1], k = 1
输出: 2 
解释: 子数组 [-1, 2] 和等于 1，且长度最长。

 

提示：

• 1 <= nums.length <= 2 * 105
• -104 <= nums[i] <= 104
• -109 <= k <= 109

解法

方法一：哈希表 + 前缀和

我们可以用一个哈希表 $d$ 记录数组 $nums$ 中每个前缀和第一次出现的下标，初始时 $d[0] = -1$。另外定义一个变量 $s$ 记录前缀和。

接下来，遍历数组 $nums$，对于当前遍历到的数字 $nums[i]$，我们更新前缀和 $s = s + nums[i]$，如果 $s-k$ 在哈希表 $d$ 中存在，不妨记 $j = d[s - k]$，那么以 $nums[i]$ 结尾的符合条件的子数组的长度为 $i - j$，我们使用一个变量 $ans$ 来维护最长的符合条件的子数组的长度。然后，如果 $s$ 在哈希表中不存在，我们记录 $s$ 和对应的下标 $i$，即 $d[s] = i$，否则我们不更新 $d[s]$。需要注意的是，可能会有多个位置 $i$ 都满足 $s$ 的值，因此我们只记录最小的 $i$，这样就能保证子数组的长度最长。

遍历结束之后，我们返回 $ans$ 即可。

时间复杂度 $O(n)$，空间复杂度 $O(n)$。其中 $n$ 是数组 $nums$ 的长度。

Python3

class Solution:
    def maxSubArrayLen(self, nums: List[int], k: int) -> int:
        d = {0: -1}
        ans = s = 0
        for i, x in enumerate(nums):
            s += x
            if s - k in d:
                ans = max(ans, i - d[s - k])
            if s not in d:
                d[s] = i
        return ans

Java

class Solution {
    public int maxSubArrayLen(int[] nums, int k) {
        Map<Long, Integer> d = new HashMap<>();
        d.put(0L, -1);
        int ans = 0;
        long s = 0;
        for (int i = 0; i < nums.length; ++i) {
            s += nums[i];
            ans = Math.max(ans, i - d.getOrDefault(s - k, i));
            d.putIfAbsent(s, i);
        }
        return ans;
    }
}

C++

class Solution {
public:
    int maxSubArrayLen(vector<int>& nums, int k) {
        unordered_map<long long, int> d{{0, -1}};
        int ans = 0;
        long long s = 0;
        for (int i = 0; i < nums.size(); ++i) {
            s += nums[i];
            if (d.count(s - k)) {
                ans = max(ans, i - d[s - k]);
            }
            if (!d.count(s)) {
                d[s] = i;
            }
        }
        return ans;
    }
};

Go

func maxSubArrayLen(nums []int, k int) (ans int) {
	d := map[int]int{0: -1}
	s := 0
	for i, x := range nums {
		s += x
		if j, ok := d[s-k]; ok && ans < i-j {
			ans = i - j
		}
		if _, ok := d[s]; !ok {
			d[s] = i
		}
	}
	return
}

TypeScript

function maxSubArrayLen(nums: number[], k: number): number {
    const d: Map<number, number> = new Map();
    d.set(0, -1);
    let ans = 0;
    let s = 0;
    for (let i = 0; i < nums.length; ++i) {
        s += nums[i];
        if (d.has(s - k)) {
            ans = Math.max(ans, i - d.get(s - k)!);
        }
        if (!d.has(s)) {
            d.set(s, i);
        }
    }
    return ans;
}

...