华为od-第三题-最多等和子数组

最多等和子数组问题可以通过使用前缀和来解决。

首先，我们需要定义一个前缀和数组preSum，用于存储前i个元素的和。那么对于任意一个子数组[l, r]，其和可以表示为preSum[r] - preSum[l-1]。

接下来，我们需要遍历数组，计算前缀和数组preSum。具体做法是从左到右累加数组元素，并将每个累加和存储在preSum中。

然后，我们可以使用两个指针l和r代表子数组的左右边界，同时使用一个变量count来记录当前子数组的等和个数。

我们可以通过遍历数组元素，并针对每一个r，查找以r为右边界的等和子数组的个数。具体做法是：
1. 初始化preSum数组和count为0；
2. 对于每个r，找到使得preSum[r] - preSum[l-1] = 0或preSum[r] = preSum[l-1]的所有l；
3. 将count增加等于r的preSum出现次数。即count += preSum[r]的出现次数；
4. 返回count作为以r为右边界的等和子数组个数。

最后，我们可以通过遍历所有的r，并累加等和子数组个数，找到最多等和子数组的数量。

总结起来，最多等和子数组问题可以通过计算前缀和数组和统计等和子数组个数解决。

相关问题

华为od机试 - 等和子数组最小和

华为OD机试中的等和子数组最小和问题，是一个比较典型的动态规划问题。具体的解题思路如下：

定义状态：设数组为nums，dp数组中dp[i]表示以第i个元素为结尾的最小和的等和子数组长度。

状态转移方程：以i结尾的子数组的等和最小值可以由i-1结尾的等和子数组转移而来，因此需要遍历i-1之前的所有结尾位置j，满足以j为结尾的子数组和等于以i为结尾的子数组和时，则dp[i]的最小值可以更新为dp[j]+1。

初始状态：dp[0]=0，即以第一个元素为结尾的等和子数组长度为0。

最终答案：最小的等和子数组长度即为dp数组中的最小值，若dp数组中最小值仍为初始状态的0，则表示无解。

时间复杂度：由于需要两层循环遍历整个数组，因此时间复杂度为O(n^2)。

综上所述，针对华为OD机试中的等和子数组最小和问题，通过动态规划求解，可以实现较为高效的算法。

华为OD机试-等和子数组最小和(python版)

以下是华为OD机试-等和子数组最小和的Python代码实现：

def min_sum_subarray(nums):
    # 计算数组总和
    total_sum = sum(nums)
    # 如果总和不能被平分，则返回-1
    if total_sum % 2 != 0:
        return -1
    # 计算目标和
    target_sum = total_sum // 2
    # 初始化dp数组，dp[i][j]表示nums[0:i]中选择若干个数能否组成和为j
    dp = [[False] * (target_sum + 1) for _ in range(len(nums) + 1)]
    # base case: dp[i][0]为True
    for i in range(len(nums) + 1):
        dp[i][0] = True
    # 状态转移
    for i in range(1, len(nums) + 1):
        for j in range(1, target_sum + 1):
            if j < nums[i - 1]:
                dp[i][j] = dp[i - 1][j]
            else:
                dp[i][j] = dp[i - 1][j] or dp[i - 1][j - nums[i - 1]]
    # 找到最小的和为target_sum的子数组
    for i in range(target_sum, -1, -1):
        if dp[len(nums)][i]:
            return total_sum - 2 * i
    # 如果没有找到，则返回-1
    return -1

该算法的时间复杂度为O(n*sum)，其中n为数组长度，sum为数组元素的总和。空间复杂度也为O(n*sum)。