Zero Sum Subarray

Given an integer array, find a subarray where the sum of numbers is zero.
Your code should return the index of the first number and the index of the last number.

Example
Given [-, , , -, ], return [, ] or [, ].

Note
There is at least one subarray that it's sum equals to zero.

题解1 - 两重 for 循环

题目中仅要求返回一个子串(连续)中和为0的索引，而不必返回所有可能满足题意的解。最简单的想法是遍历所有子串，判断其和是否为0，使用两重循环即可搞定，最坏情况下时间复杂度为 O(n^2), 这种方法显然是极其低效的，极有可能会出现 TLE. 下面就不浪费篇幅贴代码了。

题解2 - 比较子串和(TLE)

两重 for 循环显然是我们不希望看到的解法，那么我们再来分析下题意，题目中的对象是分析子串和，那么我们先从常见的对数组求和出发，f(i) 表示从数组下标 0 开始至下标 i 的和。子串和为0，也就意味着存在不同的 i1 和 i2 使得 f(i1)−f(i2)=0, 等价于 f(i1)=f(i2). 思路很快就明晰了，使用一 vector 保存数组中从 0 开始到索引i的和，在将值 push 进 vector 之前先检查 vector 中是否已经存在，若存在则将相应索引加入最终结果并返回。

C++：

class Solution {
public:
    /**
     * @param nums: A list of integers
     * @return: A list of integers includes the index of the first number
     *          and the index of the last number
     */
    vector<int> subarraySum(vector<int> nums){
        vector<int> result;

        int curr_sum = ;
        vector<int> sum_i;
        for (int i = ; i != nums.size(); ++i) {
            curr_sum += nums[i];

            if ( == curr_sum) {
                result.push_back();
                result.push_back(i);
                return result;
            }

            vector<int>::iterator iter = find(sum_i.begin(), sum_i.end(), curr_sum);
            if (iter != sum_i.end()) {
                result.push_back(iter - sum_i.begin() + );
                result.push_back(i);
                return result;
            }

            sum_i.push_back(curr_sum);
        }

        return result;
    }
};

源码分析

使用curr_sum保存到索引i处的累加和，sum_i保存不同索引处的和。执行sum_i.push_back之前先检查curr_sum是否为0，再检查curr_sum是否已经存在于sum_i中。是不是觉得这种方法会比题解1好？错！时间复杂度是一样一样的！根本原因在于find操作的时间复杂度为线性。与这种方法类似的有哈希表实现，哈希表的查找在理想情况下可认为是 O(1).

复杂度分析

最坏情况下 O(n^2), 实测和题解1中的方法运行时间几乎一致。

题解3 - 哈希表

终于到了祭出万能方法时候了，题解2可以认为是哈希表的雏形，而哈希表利用空间换时间的思路争取到了宝贵的时间资源 :)

C++：

class Solution {
public:
    /**
     * @param nums: A list of integers
     * @return: A list of integers includes the index of the first number
     *          and the index of the last number
     */
    vector<int> subarraySum(vector<int> nums){
        vector<int> result;
        // curr_sum for the first item, index for the second item
        map<int, int> hash;
        hash[] = ;

        int curr_sum = ;
        for (int i = ; i != nums.size(); ++i) {
            curr_sum += nums[i];
            if (hash.find(curr_sum) != hash.end()) {
                result.push_back(hash[curr_sum]);
                result.push_back(i);
                return result;
            } else {
                hash[curr_sum] = i + ;
            }
        }

        return result;
    }
};

源码分析

为了将curr_sum == 0的情况也考虑在内，初始化哈希表后即赋予 <0, 0>. 给 hash赋值时使用i + 1, push_back时则不必再加1.

由于 C++ 中的map采用红黑树实现，故其并非真正的「哈希表」，C++ 11中引入的unordered_map用作哈希表效率更高，实测可由1300ms 降至1000ms.

复杂度分析

遍历求和时间复杂度为 O(n), 哈希表检查键值时间复杂度为 O(logL), 其中 L 为哈希表长度。如果采用unordered_map实现，最坏情况下查找的时间复杂度为线性，最好为常数级别。

题解4 - 排序

除了使用哈希表，我们还可使用排序的方法找到两个子串和相等的情况。这种方法的时间复杂度主要集中在排序方法的实现。由于除了记录子串和之外还需记录索引，故引入pair记录索引，最后排序时先按照sum值来排序，然后再按照索引值排序。如果需要自定义排序规则可参考sort_pair_second.

class Solution {
public:
    /**
     * @param nums: A list of integers
     * @return: A list of integers includes the index of the first number
     *          and the index of the last number
     */
    vector<int> subarraySum(vector<int> nums){
        vector<int> result;
        if (nums.empty()) {
            return result;
        }

        const int num_size = nums.size();
        vector<pair<int, int> > sum_index(num_size + );
        for (int i = ; i != num_size; ++i) {
            sum_index[i + ].first = sum_index[i].first + nums[i];
            sum_index[i + ].second = i + ;
        }

        sort(sum_index.begin(), sum_index.end());
        for (int i = ; i < num_size + ; ++i) {
            if (sum_index[i].first == sum_index[i - ].first) {
                result.push_back(sum_index[i - ].second);
                result.push_back(sum_index[i].second - );
                return result;
            }
        }

        return result;
    }
};

源码分析

没啥好分析的，注意好边界条件即可。这里采用了链表中常用的「dummy」节点方法，pair排序后即为我们需要的排序结果。这种排序的方法需要先求得所有子串和然后再排序，最后还需要遍历排序后的数组，效率自然是比不上哈希表。但是在某些情况下这种方法有一定优势。

复杂度分析

遍历求子串和，时间复杂度为 O(n), 空间复杂度 O(n). 排序时间复杂度近似 O(nlogn), 遍历一次最坏情况下时间复杂度为 O(n). 总的时间复杂度可近似为 O(nlogn). 空间复杂度 O(n).