探索Python代码中的技巧：Leetcode 560. Subarray Sum Equals K详解

前缀和与字典的强强联合

探索LeetCode 560. Subarray Sum Equals K，我们将深入前缀和与字典这两个关键数据结构的应用。前缀和帮助我们快速计算子数组的和，而字典则用于跟踪子数组和出现的次数。这种强强联合将为我们打开解决此问题的大门。

算法思路：用字典记录前缀和

1. 初始化字典： 首先，我们创建一个字典，键是前缀和，值是前缀和出现的次数。
2. 循环计算前缀和： 接着，我们遍历数组，并在每次遍历时计算当前前缀和。
3. 检查字典： 对于每个前缀和，我们检查字典中是否存在该前缀和。若存在，则将该前缀和出现的次数加一；若不存在，则将该前缀和及其出现的次数（1）添加到字典中。
4. 计算满足条件的子数组数： 最后，我们遍历字典，计算满足条件的前缀和数。满足条件的前缀和是指其值等于目标和K的前缀和。满足条件的前缀和数即为满足条件的子数组数。

代码实现：将算法转化为Python代码

def subarraySum(nums, k):
    # 初始化字典
    prefix_sum = {0: 1}
    # 循环计算前缀和
    current_sum = 0
    subarray_count = 0
    for num in nums:
        current_sum += num
        # 检查字典
        if current_sum - k in prefix_sum:
            subarray_count += prefix_sum[current_sum - k]
        # 更新字典
        if current_sum not in prefix_sum:
            prefix_sum[current_sum] = 0
        prefix_sum[current_sum] += 1

    return subarray_count

# 示例输入
nums = [1, 1, 1]
k = 2

# 计算满足条件的子数组数
result = subarraySum(nums, k)

# 打印结果
print(result)  # 输出：2

结语：从LeetCode学Python编程

通过LeetCode 560. Subarray Sum Equals K这道题，我们不仅学习了一种解决问题的算法，更重要的是理解了前缀和与字典在算法中的妙用。这种算法思想和数据结构的结合方式不仅适用于这道题，在其他问题中也大有可为。这就是LeetCode的魅力所在，它能启发我们的编程思维，让我们在解决问题中不断提升技能。