利用前缀和处理a-b问题时的一个易错点

题目

给你一个整数数组 nums 和一个整数 k ，请你统计并返回 该数组中和为 k 的子数组的个数 。

子数组是数组中元素的连续非空序列。

示例 1：

输入：nums = [1,1,1], k = 2
输出：2

示例 2：

输入：nums = [1,2,3], k = 3
输出：2

提示：

• 1 <= nums.length <= 2 * 104
• -1000 <= nums[i] <= 1000
• -107 <= k <= 107

题解

我们很容易可以想到使用一个前缀和数组presum[]处理，然后将区间内连续子列的和转化为前缀和的差，于是就转化为了A-B问题“A-B”问题的二分、哈希、双指针写法 ，利用哈希法解决。

代码如下

class Solution {
public:
    int subarraySum(vector<int>& nums, int k) {
        int n=nums.size();
        vector<int> presum(n+1,0);
        presum[0]=0;
        unordered_map<int,int> mp;
        for(int i=1;i<=n;i++){
            presum[i]=presum[i-1]+nums[i-1];
        }
        for(int x:presum){
            mp[x]++;
        }
        int ans=0;
        for(int x:presum){
            ans+=mp[x-k];
        }
        return ans;
    }
};

但是这里会遇到一个问题！当nums={1}, k=0时，会错误返回2。这是因为：将所有的前缀和一次性存入哈希表，包括当前处理的前缀和sum本身，这样会导致当sum -k等于sum时（比如k=0），会统计到自身，从而产生错误的计数。例如，当sum=0时，在第一次遍历presum数组时，哈希表中已经有了这个sum=0，当处理到它时，x-k=0，这时候会统计到至少一次，即使这个sum对应的位置可能没有更早的前缀和。

对代码进行修正：

class Solution {
public:
    int subarraySum(vector<int>& nums, int k) {
        int pre=0;
        int ans=0;
        unordered_map<int,int> cnt;
        cnt[0]=1; //！！初始化前缀和为0的次数为1
        for(int x:nums){
            pre+=x;
            ans+=cnt[pre-k];
            cnt[pre]++;
        }
        return ans;
    }
};

重点是避免自匹配：在计算ans+=cnt[pre-k]时，哈希表中仅包含遍历到当前元素之前的前缀和，确保不会将当前前缀和自身计入结果。