[LeetCode] 523. Continuous Subarray Sum 连续的子数组之和

 

Given an integer array nums and an integer k, return true if nums has a continuous subarray of size at least two whose elements sum up to a multiple of k, or false otherwise.

An integer x is a multiple of k if there exists an integer n such that x = n * k. 0 is always a multiple of k.

 

Example 1:

Input: nums = [23,2,4,6,7], k = 6
Output: true
Explanation: [2, 4] is a continuous subarray of size 2 whose elements sum up to 6.

Example 2:

Input: nums = [23,2,6,4,7], k = 6
Output: true
Explanation: [23, 2, 6, 4, 7] is an continuous subarray of size 5 whose elements sum up to 42.
42 is a multiple of 6 because 42 = 7 * 6 and 7 is an integer.

Example 3:

Input: nums = [23,2,6,4,7], k = 13
Output: false

 

Constraints:

• 1 <= nums.length <= 105
• 0 <= nums[i] <= 109
• 0 <= sum(nums[i]) <= 231 - 1
• 1 <= k <= 231 - 1

 

这道题给了我们一个数组和一个数字k，让求是否存在这样的一个连续的子数组，该子数组的数组之和可以整除k。遇到除法问题，肯定不能忘了除数为0的情况等处理。还有就是如何能快速的遍历所有的子数组，并且求和，这里肯定不能完全的暴力破解，OJ 肯定不答应。需要适当的优化，如果是刷题老司机的话，遇到这种求子数组或者子矩阵之和的题，应该不难想到要建立累加和数组或者累加和矩阵来做。没错，这道题也得这么做，我们要遍历所有的子数组，然后利用累加和来快速求和。在得到每个子数组之和时，先和k比较，如果相同直接返回 true，否则再判断，若k不为0，且 sum 能整除k，同样返回 true，最后遍历结束返回 false，参见代码如下（不过貌似这种方法现在已经超时了）：

 

解法一：

// Time Limit Exceeded (TLE)
class Solution {
public:
    bool checkSubarraySum(vector<int>& nums, int k) {
        for (int i = 0; i < nums.size(); ++i) {
            int sum = nums[i];
            for (int j = i + 1; j < nums.size(); ++j) {
                sum += nums[j];
                if (sum == k) return true;
                if (k != 0 && sum % k == 0) return true;
            }
        }
        return false;
    }
};

 

下面这种方法用了些技巧，那就是，若数字a和b分别除以数字c，若得到的余数相同，那么 (a-b) 必定能够整除c。感谢热心网友 iChenLei 提供的简易证明：

a % c == b % c
a = mc + d;
b = nc + d;
a - b = mc + d - (nc + d) = (m - n) * c

so (a - b) % c == 0

明白了这条定理，用一个集合 HashSet 来保存所有出现过的余数，如果当前的累加和除以k得到的余数在 HashSet 中已经存在了，那么说明之前必定有一段子数组和可以整除k。需要注意的是k为0的情况，由于无法取余，就把当前累加和放入 HashSet 中。还有就是题目要求子数组至少需要两个数字，那么需要一个变量 pre 来记录之前的和，每次存入 HashSet 中的是 pre，而不是当前的累积和，参见代码如下：

 

解法二：

class Solution {
public:
    bool checkSubarraySum(vector<int>& nums, int k) {
        int n = nums.size(), sum = 0, pre = 0;
        unordered_set<int> st;
        for (int i = 0; i < n; ++i) {
            sum += nums[i];
            int t = (k == 0) ? sum : (sum % k);
            if (st.count(t)) return true;
            st.insert(pre);
            pre = t;
        }
        return false;
    }
};

 

既然 HashSet 可以做，一般来说用 HashMap 也可以做，这里我们建立余数和当前位置之间的映射，由于有了位置信息，就不需要 pre 变量了，之前用保存的坐标和当前位置i比较判断就可以了，参见代码如下：

 

解法三：

class Solution {
public:
    bool checkSubarraySum(vector<int>& nums, int k) {
        int n = nums.size(), sum = 0;
        unordered_map<int, int> m{{0,-1}};
        for (int i = 0; i < n; ++i) {
            sum += nums[i];
            int t = (k == 0) ? sum : (sum % k);
            if (m.count(t)) {
                if (i - m[t] > 1) return true;
            } else m[t] = i;
        }
        return false;
    }
};

 

Github 同步地址：

https://github.com/grandyang/leetcode/issues/523

 

参考资料：

https://leetcode.com/problems/continuous-subarray-sum/

https://leetcode.com/problems/continuous-subarray-sum/discuss/99567/java-solution

https://leetcode.com/problems/continuous-subarray-sum/discuss/99499/java-on-time-ok-space

https://leetcode.com/problems/continuous-subarray-sum/discuss/99506/concise-c-solution-use-set-instead-of-map

 

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