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# Java怎么找到和为K的子数组
在算法和数据结构领域，查找数组中满足特定条件的子数组是一个常见问题。本文将详细探讨如何在Java中高效地找到所有和为给定值K的连续子数组，分析多种解法及其优缺点。
## 问题描述
给定一个整数数组`nums`和一个整数`k`，需要找到所有连续子数组，使得子数组内元素的和等于`k`。例如：
```java
输入：nums = [1,1,1], k = 2
输出：2
解释：[1,1] 和 [1,1] 是两个满足条件的子数组
通过双重循环遍历所有可能的子数组，计算其和并判断是否等于k。
public int subarraySum(int[] nums, int k) {
int count = 0;
for (int start = 0; start < nums.length; start++) {
int sum = 0;
for (int end = start; end < nums.length; end++) {
sum += nums[end];
if (sum == k) count++;
}
}
return count;
}
适用场景：小规模数据或对性能要求不高的场景
利用前缀和公式：sum(i,j) = prefixSum[j] - prefixSum[i-1]，通过哈希表记录前缀和出现次数。
public int subarraySum(int[] nums, int k) {
Map<Integer, Integer> prefixMap = new HashMap<>();
prefixMap.put(0, 1); // 初始前缀和为0出现1次
int count = 0, sum = 0;
for (int num : nums) {
sum += num;
if (prefixMap.containsKey(sum - k)) {
count += prefixMap.get(sum - k);
}
prefixMap.put(sum, prefixMap.getOrDefault(sum, 0) + 1);
}
return count;
}
prefixSum(0) = 1sumsum - k是否存在于哈希表中sum的出现次数优势：最优解法，适合处理大规模数据
| 方法 | 时间复杂度 | 空间复杂度 | 适用场景 |
|---|---|---|---|
| 暴力枚举 | O(n²) | O(1) | 小规模数据 |
| 前缀和+哈希表 | O(n) | O(n) | 大规模数据 |
返回具体子数组：修改算法记录下标而非计数
List<int[]> result = new ArrayList<>();
// 在找到匹配时记录start和end索引
最长/最短子数组：在哈希表中存储第一次出现的位置
new HashMap<>(nums.length * 2)
sum > k时可提前跳出循环本文介绍了两种主要解法： 1. 暴力解法简单直接但效率低 2. 前缀和哈希表法以空间换时间，是面试中的优选方案
选择方法时应根据具体场景权衡时间与空间复杂度。理解前缀和思想对解决其他子数组问题（如乘积为K、最接近K等）也有重要帮助。
终极建议：在LeetCode等平台练习类似题目（如560题）加深理解 “`
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