和为 K 的子数组数
Subarray Sum Equals K
开始编码策略组在复盘一支长长的日 PnL 序列 nums，想数出有多少个连续交易窗口的累计收益恰好等于目标值 k。形式化：对多少对下标 (l, r)（满足 0 ≤ l ≤ r < n）有 nums[l] + nums[l+1] + ... + nums[r] = k？每一个这样的窗口就是历史上一次「连续若干天累计收益正好命中目标」的事件。要求在 n = 10⁴ 量级、且数组里可能含负数（回撤日）和零（平盘日）的输入上跑得够快。
请实现 solution(nums: list[int], k: int) -> int。返回连续子数组和等于 k 的个数。空子数组不算；不同起止位置即使数值内容相同也分别计数。
示例 1：solution([1, 1, 1], 2) 返回 2。两个合法窗口是 nums[0..1] 和 nums[1..2]。示例 2：solution([1, 2, 3], 3) 返回 2——单元素 [3] 与连续两个 [1, 2]。示例 3：solution([0, 0, 0], 0) 返回 6——所有 l ≤ r 的 (l, r) 都合法：(0,0), (0,1), (0,2), (1,1), (1,2), (2,2)，共 3*4/2 = 6 个。
朴素双重循环是 O(n²)，n = 10⁴ 时约 10⁸ 次加法，时间不够。前缀和 + 哈希表这个套路把它降到 O(n)：令 P[i] = nums[0] + ... + nums[i-1]，任意子数组之和是 P[r+1] - P[l]，需要找的就是 P[r+1] - P[l] = k 的下标对。从左到右扫，维护当前运行和 s 与一个记录每种前缀和出现次数的哈希表 counts（初始 counts[0] = 1，代表空前缀）。每一步先把 counts.get(s - k, 0) 累加进答案，再把 counts[s] += 1。负数和零都能统一处理，因为我们没有假设前缀和单调——这里不能用滑动窗口。
约束条件
- 0 ≤ len(nums) ≤ 10000
- -10⁷ ≤ nums[i] ≤ 10⁷
- -10⁷ ≤ k ≤ 10⁷
- 空输入返回 0
- 返回值是精确整数计数（不需要浮点容差）
样例
Case 1 · classic three ones, k=2
输入: [[1,1,1],2]
期望: 2
两个合法窗口：nums[0..1] = [1,1] 与 nums[1..2] = [1,1]，都求和为 2。它们起止下标不同，所以分别计数。
Case 2 · 1,2,3 with k=3
输入: [[1,2,3],3]
期望: 2
两个合法窗口：单元素 [3]（即 nums[2..2]）和连续两个 [1,2]（即 nums[0..1]），各求和为 3。
Case 3 · all zeros with k=0 — triangular count
输入: [[0,0,0],0]
期望: 6
全 0 数组、k=0 时所有 l ≤ r 的 (l, r) 对都合法。N=3 时共 N*(N+1)/2 = 6 个。
最近提交
还没有提交记录。
编码区
实现 solution(...)。本地运行当前支持 Python 可见样例；服务端提交会运行可见样例和隐藏测试。
默认展示公开样例。点击「运行样例」后会在这里显示实际输出；点击「提交评测」会进入隐藏测试。
Case 1 · classic three ones, k=2
输入: [[1,1,1],2]
期望: 2
两个合法窗口：nums[0..1] = [1,1] 与 nums[1..2] = [1,1]，都求和为 2。它们起止下标不同，所以分别计数。
Case 2 · 1,2,3 with k=3
输入: [[1,2,3],3]
期望: 2
两个合法窗口：单元素 [3]（即 nums[2..2]）和连续两个 [1,2]（即 nums[0..1]），各求和为 3。
Case 3 · all zeros with k=0 — triangular count
输入: [[0,0,0],0]
期望: 6
全 0 数组、k=0 时所有 l ≤ r 的 (l, r) 对都合法。N=3 时共 N*(N+1)/2 = 6 个。