LeetCode热门题解：子数组和与滑动窗口最大值

佚格麻瓜·2026-06-03·阅读 49 GEO检测（免费）

LeetCode子数组和滑动窗口

|难度：普通|阅读约 10 分钟

1. 问题背景与核心挑战

今天想和大家聊聊LeetCode上两个经典的热门题目——"和为K的子数组"和"滑动窗口的最大值"。这两个问题看似简单，但实际考察了我们对数组操作、算法优化的深入理解。作为面试中的常客，它们能很好地检验候选人对基础数据结构的掌握程度和算法思维。

先说说第一个问题"和为K的子数组"：给定一个整数数组和一个目标值K，我们需要找出数组中连续子数组的和等于K的所有可能情况。这个问题看似可以用暴力解法，但如何在O(n)时间复杂度内解决才是真正的挑战。

第二个问题"滑动窗口的最大值"：给定一个数组和滑动窗口的大小，我们需要找出窗口每次滑动时的最大值。这个问题在实时数据处理、股票分析等场景中都有实际应用价值。

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2. 和为K的子数组解法详解

2.1 暴力解法及其局限性

最直观的解法当然是暴力枚举：

python复制def subarraySum(nums, k):
    count = 0
    for i in range(len(nums)):
        sum = 0
        for j in range(i, len(nums)):
            sum += nums[j]
            if sum == k:
                count += 1
    return count

这个解法的时间复杂度是O(n²)，对于大规模数据显然不够高效。

2.2 前缀和+哈希表的优化解法

更聪明的做法是利用前缀和配合哈希表：

python复制def subarraySum(nums, k):
    count = 0
    sum = 0
    prefix_sum = {0:1}
    
    for num in nums:
        sum += num
        if sum - k in prefix_sum:
            count += prefix_sum[sum - k]
        prefix_sum[sum] = prefix_sum.get(sum, 0) + 1
    
    return count

这个算法的核心思想是：如果存在一个前缀和sum[j]使得sum[

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