外包加工网上可靠吗_专业做制作网站_百度地图优化_员工培训课程

解题思路：

1. 滑动窗口： 使用滑动窗口来遍历 s 中所有长度为 p 的子串。
2. 统计字符频率： 通过两个长度为 26 的数组分别统计窗口内字符和 p 中字符的出现次数，快速判断是否满足字母异位词条件。

Java代码：

class Solution {public List<Integer> findAnagrams(String s, String p) {int sLen = s.length(), pLen = p.length();if (sLen < pLen) {return new ArrayList<Integer>();}List<Integer> res = new ArrayList<>();int[] sCount = new int[26];int[] pCount = new int[26];for (int i = 0; i < pLen; ++i) {++sCount[s.charAt(i) - 'a'];++pCount[p.charAt(i) - 'a'];}if (Arrays.equals(sCount, pCount)) {res.add(0);}for (int i = 0; i < sLen - pLen; ++i) {--sCount[s.charAt(i) - 'a'];++sCount[s.charAt(i + pLen) - 'a'];if (Arrays.equals(sCount, pCount)) {res.add(i + 1);}}return res;}
}

复杂度分析：

• 时间复杂度： O(n + m)，其中 n 是 s 的长度，m 是 p 的长度。
• 空间复杂度： O(1)，使用两个固定长度为 26 的数组存储字符频率，空间与输入规模无关。

解题思路：

1. 初始化哈希表： 用于存储前缀和的出现次数，初始时放入 {0: 1}，以处理子数组从数组开头的情况。
2. 遍历数组： 逐个计算当前前缀和，并检查哈希表中是否存在 当前前缀和 - k，若存在则累加对应的次数到结果。
3. 更新哈希表： 将当前前缀和存入哈希表，维护其出现次数。

Java代码：

class Solution {public int subarraySum(int[] nums, int k) {Map<Integer, Integer> prefixMap = new HashMap<>();prefixMap.put(0, 1);int prefixSum = 0;int count = 0;for (int num : nums) {prefixSum += num;count += prefixMap.getOrDefault(prefixSum - k, 0);prefixMap.put(prefixSum, prefixMap.getOrDefault(prefixSum, 0) + 1);}return count;}
}

复杂度分析：

• 时间复杂度： O(n)，其中 n 是数组长度。只需一次遍历数组。
• 空间复杂度： O(n)，最坏情况下哈希表存储 O(n) 个不同的前缀和（例如所有元素互为相反数且和为 k）。