统计连续子数组的个数【哈希表+前缀和】【模板题】

题目让我们统计连续子数组中恰好有 $k$ 个奇数数字的子数组的个数，我们可以将奇数看作 $1$，偶数看作 $0$，那么本题就转化为了求连续子数组和为 $k$ 的子数组的个数

这道题稍微有一点难度，就是需要题目信息，并进行转化。

题目要求我们，移除最短连续子数组（可以非空），使得剩下元素能被 $p$ 整除。（我们假设，必须移除元素。因为不需要移除的情况很容易判断。）

假设原数组所有元素之和为 $sum$，因为我们必须要移除元素，所以说 我们假设 sum%k = target，那么 target 肯定不为 $0$。

接下来就是思维了，我们要将题目转化为，找到一个连续非空（前面说了必须移除元素）子数组，使得他们的和模 $k$ 等于 $target$。

只要等将问题转化如此，就很简单了。

另外，本题数组比较大，要注意移除，而且由于负数的存在，我们还要使用一个小技巧：((x % k) + k) % k;

这里直接给出本题的代码：参考题解

class Solution {
public:
    int minSubarray(vector<int>& nums, int p) {
        int n = nums.size();
        vector<int> s(n + 10);
        // 求前缀和
        for(int i = 1; i <= n; i ++ )   s[i] = (s[i - 1] + nums[i - 1]) % p;
        int ans = n; // 因为 ans要取最小值，所以初始化为一个最大值
        int sum = s[n];
        // 特判
        if(sum == 0)    return 0;
        // 找一个连续非空子数组，其元素之和mod k == s[n]
        unordered_map<int,int> last;
        for(int i = 0; i <= n; i ++ ) { // i -> right
            // find left
            // (s[right] - s[left]) % p == s[n]
            // 注意，不是 s[right] - s[left] == s[n]
            // s[left] = (((s[right] - s[n])) + p) % p    // 减法可能小于0 
            int t = (((s[i] - s[n]) % p) + p) % p; // s[i]-s[n]可能小于0
            auto it = last.find(t);
            if(it != last.end()) {
                ans = min(ans, i - it->second);
            }
            // 始终保存最右侧的值，因为我们要求最小长度
            last[s[i]] = i;
        }
        return ans == n ? -1 : ans;
    }
};

不创建前缀和的写法：

class Solution {
public:
    int minSubarray(vector<int>& nums, int p) {
        int n = nums.size();
        int cur = 0;    // 模拟前缀和
        int res = n;
        int target = 0; // 子数字的目标
        for(auto &x : nums) {
            cur = (((cur + x) % p) + p) % p;
        }
        // 特判
        if(cur % p == 0)    return 0;
        target = cur, cur = 0;
        unordered_map<int,int> ass;
        ass[0] = -1;   // 前缀和,因为我们第一个元素的下标为0，所以第一个元素之前的元素下标就是1
                       // debug 了十多分钟。。 
        for(int i = 0; i < n; i ++ ) {
            cur = ((cur + nums[i]) % p + p) % p;
            // cur - left = target(mod p)
            // left = (cur - target) % p;
            int left = (((cur - target) % p) + p) % p;
            if(ass.find(left) != ass.end()) {
                // 注意，子数组的区间是 [left+1,right], right=i
                // 这个区间的前缀和为 s[right]-s[left]
                // 因此其长度为 right-(left+1)+1 -> right-left
                res = min(res, i - ass[left]);
            }
            ass[cur] = i;
        }
        return res == n ? -1 : res;
    }
};

注意，在上面的代码中，ass[0]=-1; 一定要明白其原理，不要写成了：ass[0]=0;
之所以加入 ass[0] 是因为我们要保证能让前缀和从头开始，因为 s[l,r] = s[r] - s[l-1]，头 l 的 s[l-1] 当然为 0 了。
但是，l-1 的下标并不总是为 0，因为我们的前缀和下标可能从 1 开始（此时 l-1=1-1=0），也可能从 0 开始（此时 l-1=0-1=-1;）。

求长度至少为 $2$ 且和为 $k$ 的倍数的连续子数组的个数，这题要求有点多啊，我们一步一步分析

长度至少为 $2$。首先我们想一下我们是怎么处理非空的，在 problem2 模板题中，我们是这样写的：($cur$ 用来模拟前缀和)

for(auto &x : nums) {
    cur += x;
    // cur - pre = goal
    // pre = cur - goal
    res += ass[cur- goal];	// (1)
    ass[cur] ++ ;			// (2)
}

注意 $(1)$ 和 $(2)$ 的前后顺序，如果 $(1)$ 在 $(2)$ 的前面，那么每次查询时，自己都还没加入哈希表中，因此用来保证子数组不为空，也就是长度至少为 $1$。

如果 $(2)$ 在 $(1)$ 的前面，那么就可以得到空数组。

现在我们再来想，如何实现长度至少为 $2$

长度如果至少为 $2$ 的话，那么在我们查询下标 $idx$ 时，要保证 $idx-1$ 没有被插入哈希表中，否则就可以取到 $idx-1$，如果取到的话，长度就是 $1$ 了。看代码：

cur = (cur + nums[0]) % k;
        int last = cur;
for(int i = 1; i < n; i ++ ) {
    cur = (cur + nums[i]) % k;
    if(pre[cur])    return true;
    pre[last] ++ ;  // (1)
    last = cur;		// (2)
}

我们每次加入哈希表的是 $last$ 也就是上一个 $pre$。因此，当我们查询完 $idx$ 之后，我们加入的是 $idx-1$，而不是 $idx$，这样当我们下次查询 $idx+1$ 时，最大的就是 $idx-1$ 而不是 $idx$，因此数组长度至少为 $2$。

另外，就是题目让我们求的是和为 $k$ 的倍数，其实就是对 $k$ 取模等于 $0$。这里有个防止溢出的小优化，就是边求前缀和边取模。

本题让我们求，子数组只和可以被 $k$ 整除，等价于子数组只和等于 $k$ 的倍数，等价于模 $k$ 等于 $0$，就转化为上题了。

题目让我们求相同数量的 $0$ 和 $1$ 的最长连续子数组。

直接求是不好求的，首先，我们需要判断子数组的区间长度是否为偶数，因为如果我们使用常规的哈希表和前缀和的方法，我们就需要保存之前的信息，但是题目要求我们求最大值，所以说我们应该保存第一次出现的信息，因为此时的下标更小，构成的子数组长度更长，但是，长度长不一定意味着它就合法。例如：[0,0,1]
当我们遍历到第一个 $0$ 的时候，我们需要在哈希表 $ass$ 中加入 {0,0}，表示前缀和 $0$ 的下标为 $1$，但是当我们遍历到第二个 $0$ 的时候，是否应该更新 $ass[0]=1$ 呢？

• 如果更新的话，那么万一是 [0,0,1,1]，我们求得的结果不久从 $4$ 变为 $2$ 了吗？
• 如果不更新的话，万一是 [0,0,1]，那么我们就得到 $0$ 而不是 $2$，因为 $3$ 不是偶数被我们忽略了。

所以说，唯一的办法就是既保存 {0,0}，又保存 {0,1}，用到的时候全部拿出来判断一遍，但这样的话，时间复杂度就不合适了，所以我们需要转换思路。

我们可以将问题稍微一转化，就变成我们熟知的问题。即将 $0$ 替换为 $-1$，那么问题就转化为了求 $sum$ 等于 $0$ 的连续子数组，此时我们不需要判断长度是不是偶数了，因为如果符合要求的话，长度一定是偶数，因为 $-1$ 会造成影响，而之前的 $0$ 对前缀和没有影响，导致我们无从下手。

当然，将 $0$ 替换为 $-1$ 这一步并不好想。

1.转化问题，将数字看作 $1$，字母看作 $-1$，反过来也行，将问题转化为求和为 $0$ 的最长连续子数组。
2.保存答案，因为我们哈希表中存储的是前缀和，而区间和 s[left,right]=s[right]-s[left-1];，所以说，得到的 $left$ 要加上 $1$。

另外，还是提一下，数组下标从 $0$ 开始，初始时 ass[0]=-1;，很关键！