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差分数组-区间增减
和为K的子数组：前缀和 + 哈希表优化
除自身以外数组的乘积：前后缀区间
位运算
异或：同为0，不同为1
136. 只出现一次的数字：除了某个元素只出现一次以外，其余每个元素均出现2次
差分数组-区间增减
想对区间 nums[i..j] 的元素全部加 3，那么只需要让 diff[i] += 3，然后再让 diff[j+1] -= 3
和为K的子数组：前缀和 + 哈希表优化
var subarraySum = function(nums, k) {// 创建一个 Map 数据结构，用于存储前缀和及其出现的次数const mp = new Map();// 将前缀和为 0 的情况初始化为 1，表示第一个元素就是和为 0 的子数组mp.set(0, 1);// 初始化计数器 count 为 0，pre 为前缀和的累加值let count = 0, pre = 0;// 遍历数组 nums 中的每个元素for (const x of nums) {// 计算前缀和，即当前元素值与前面元素的和pre += x;// 如果 Map 中存在前缀和等于 (pre - k) 的记录，表示找到一个子数组的和为 k// 在 Map 中查找 (pre - k) 对应的次数，将次数加到计数器 count 上if (mp.has(pre - k)) {count += mp.get(pre - k);}// 更新 Map，将当前前缀和 pre 对应的次数加一if (mp.has(pre)) {mp.set(pre, mp.get(pre) + 1);} else {mp.set(pre, 1);}}// 返回最终的子数组和为 k 的个数return count;
};
除自身以外数组的乘积：前后缀区间
var productExceptSelf = function(nums) {const length = nums.length;const answer = new Array(length);// answer[i] 表示索引 i 左侧所有元素的乘积// 因为索引为 '0' 的元素左侧没有元素，所以 answer[0] = 1answer[0] = 1;for (let i = 1; i < length; i++) {answer[i] = nums[i - 1] * answer[i - 1];}// R 为右侧所有元素的乘积// 刚开始右边没有元素，所以 R = 1let R = 1;for (let i = length - 1; i >= 0; i--) {// 对于索引 i，左边的乘积为 answer[i]，右边的乘积为 Ranswer[i] = answer[i] * R;// R 需要包含右边所有的乘积，所以计算下一个结果时需要将当前值乘到 R 上R *= nums[i];}return answer;
};
小而美的算法技巧：前缀和数组 | labuladong 的算法笔记
位运算
异或：同为0，不同为1
异或运算 XOR：
- 一个数和 0 做 XOR 运算等于本身：a⊕0 = a
- 一个数和其本身做 XOR 运算等于 0：a⊕a = 0
- XOR 运算满足交换律和结合律：a⊕b⊕a = (a⊕a)⊕b = 0⊕b = b
136. 只出现一次的数字：除了某个元素只出现一次以外，其余每个元素均出现2次
将所有数字按照顺序做抑或运算，最后剩下的结果即为唯一的数字
时间复杂度：O(n)，空间复杂度：O(1)
/*** @param {number[]} nums* @return {number}*/
var singleNumber = function(nums) {let ans = 0;for(const num of nums) {ans ^= num;}return ans;
};
)
