这是leetcode中560. 和为 K 的子数组 ，难度为中等
题目描述
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 的连续子数组的个数。
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
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来源：力扣（LeetCode）
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算法表述
/**
* @param {number[]} nums
* @param {number} k
* @return {number}
*/
var subarraySum = function(nums, k) {
// //列出两条，一个使用保留上界，一个是用来保留下界，如果位于这之间的话，就让结果加一 18点17分
// var max = new Array(nums.length)
// var min = new Array(nums.length)
// var res = 0
// max.fill(0)
// min.fill(0)
// max[0] = nums[0]
// min[0] = nums[0]
// if(k == nums[0]) res++
// for(let i = 1;i < nums.length;i++){
// if((nums[i] + max[i - 1]) > nums[i]){
// max[i] = nums[i] + max[i - 1]
// }else{
// max[i] = nums[i]
// }
// //如果跟之前建立联系小于当前的值，那么的话就让赋值之前的值
// if((nums[i] + min[i - 1]) < nums[i]){
// min[i] = nums[i] + min[i - 1]
// }else{
// min[i] = nums[i]
// }
// if(k <= max[i] && k >= min[i]){
// res++
// if(k == nums[i]){
// res++
// }
// }
// //遇到了问题就是如果在这个数之前的和为0的话，是需要加上这种结果的 18点29分 而且的话，我这种计算很奇怪，因为我是基于区间的，所以我觉得是有问题的 18点30分
// //应该使用递归，就是把每一种情况放进入，是否需要之前之和 18点32分
// }
// return res
// var res = 0
// //当前的数,和数组的第几个数
// var shenru = function(cur_sum,i){
// if(!nums[i]) return
// if(cur_sum == k){
// res++
// }
// let sum = cur_sum
// let index = i
// shenru(nums[index+1],index+1)
// shenru(nums[index+1]+sum,index+1)
// }
// shenru(nums[0],0)
// return res
//22点34分
//如果能够找到 pre - x 找到的话，
//看了答案之后，模仿写出来的，利用的是减法，因为单纯的进行遍历的话，会计算量复杂，而通过减法，也就是不用再次进行求出之前的值
// 对于 1 2 3
// 之前的数 0 1 3 6
// 然后进行map后0 0 2 0
//map中的key值，表示这个数被使用了几次
//之所以要使用减法是因为，题目要求的是连续的数组，所以用两个连续的数组之和相减就可以得到，这一段对应的数组之和，为多少
//而这种解法的话，就是用到目前位置的数组之和减去目的数(k)，通过哈希表查找，是否存在另外一个数组满足要求
//如果满足要求的话，就让它的键对应的值加上1
//count表示结果的数，per表示这个数之前的数
let count = 0,pre = 0;
var map = new Map()
map.set(0,1)
//对num中的每一个数进行遍历
for(const x of nums){
pre += x
//判断pre减去k的是否存在，如果存在的对应的数，就获取对应的值，然后加上去
if(map.has(pre - k)){
count += map.get(pre-k)
}
//判断pre是否存在，存在的话，就对map进行放入新的键与值，并让值等于之前的值加上一
if(map.has(pre)){
map.set(pre,map.get(pre)+1)
}else{
//不存在的话，就放入新的键与值
map.set(pre,1)
}
}
return count
};
复杂度分析
时间复杂度为：O(n)，遍历数组
空间复杂度为：O(n)，哈希表处理
最后
这是我2022年分享的「leetcode」第NO.3篇文章。
