分析：

        这个题目乍一看，数据大小用暴力解法大概率会超时，可能想用双指针，但是问题出现在 可能存在负数，也就是说即使是找到了一个答案，后面也可能存在负数和正数抵消，又是答案，因此不太行。

        那如何想到前缀和的呢？ （我做的时候只能说灵光乍现，我也记不起来怎么想到的）

        也许是因为，这里相当于是求 和为k的区间 个数，能快速求出区间和的就是前缀和了，拿到前缀和之后，对于任何一个sum[i]（0~i的和），如何求得sum[i]-sum[j]=k？实际上我们发现 值sum[j] 是确定的！因此我们可以用哈希表保存之前 前缀和为sum[j]的值的个数，并且这个哈希表只随着遍历进行保存（即对于每一个sum[i] 只会保存sum[i]之前的 前缀和）。

前缀和+哈希表

class Solution {
public:
    int subarraySum(vector<int>& nums, int k) {//前缀和+双指针
        vector<int> sum(nums.size());
        unordered_map<int,int> hmap;
        hmap[0]=1;//总和为0的情况 不加入元素时就有一种情况。
        long long ans=0;

        for(int i=0;i<nums.size();++i){
            if(i==0) sum[i]=nums[i];
            else sum[i]=sum[i-1]+nums[i];
            if(hmap.find(sum[i]-k)!=hmap.end()){//查看sum[i]-k在之前出现过没，如果出现过，则答案包含这个
                ans+=hmap[sum[i]-k];//sum[i]-sum[j]=k;
            }
            hmap[sum[i]]+=1;
        }
        return ans;
    }
};

空间优化：

class Solution {
public:
    int subarraySum(vector<int>& nums, int k) {//前缀和+双指针
        int sum=0;
        unordered_map<int,int> hmap;
        hmap[0]=1;//总和为0的情况 一开始就有
        long long ans=0;

        for(int i=0;i<nums.size();++i){
            sum+=nums[i];
            if(hmap.find(sum-k)!=hmap.end()){//查看k-sum[i]在之前出现过没，如果出现过，则答案包含这个
                ans+=hmap[sum-k];//sum[i]-sum[j]=k;
            }
            hmap[sum]+=1;
        }
        return ans;
    }
};