跟着专注于计算机视觉的AndyJ的妈妈我学算法之每日一题leetcode560和为K的子数组

这个题，容易想到dp来做。简易dp吧。。。也就是前缀和。
然后利用hashmap来优化，这个点也很关键。
好了，不说废话，看题看代码。
Tags array | hash-table | 前缀和(DP)
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]。

来源：力扣（LeetCode）
链接：https://leetcode-cn.com/problems/subarray-sum-equals-k
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code：

class Solution:
    def subarraySum(self, nums: List[int], k: int) -> int:
        n = len(nums)
        dp = [0 for i in range(n+1)]
        hashmap = defaultdict(int)
        hashmap[0] = 1
        count = 0
        for i in range(n):
            dp[i+1] = dp[i] + nums[i]
            count += hashmap[dp[i+1]-k] # dp[?] + k = dp[i+1]
            hashmap[dp[i+1]] += 1 # 他自己的更新因该在判断和为k之后，k=0这种用例会把自己包进去
        return count

好了。