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给你一个正整数数组 nums，请你移除 最短 子数组（可以为 空），使得剩余元素的 和 能被 p 整除。 不允许 将整个数组都移除。
请你返回你需要移除的最短子数组的长度，如果无法满足题目要求，返回 -1 。
子数组 定义为原数组中连续的一组元素。
示例 1：
输入：nums = [3,1,4,2], p = 6 输出：1 解释：nums 中元素和为 10，不能被 p 整除。我们可以移除子数组 [4] ，剩余元素的和为 6 。
示例 2：
输入：nums = [6,3,5,2], p = 9 输出：2 解释：我们无法移除任何一个元素使得和被 9 整除，最优方案是移除子数组 [5,2] ，剩余元素为 [6,3]，和为 9 。
示例 3：
输入：nums = [1,2,3], p = 3 输出：0 解释：和恰好为 6 ，已经能被 3 整除了。所以我们不需要移除任何元素。
示例 4：
输入：nums = [1,2,3], p = 7 输出：-1 解释：没有任何方案使得移除子数组后剩余元素的和被 7 整除。
示例 5：
输入：nums = [1000000000,1000000000,1000000000], p = 3 输出：0
提示：
1 <= nums.length <= 1051 <= nums[i] <= 1091 <= p <= 109我们可以先求出数组 $nums$ 所有元素之和模 $p$ 的值，记为 $k$。如果 $k$ 为 $0$，说明数组 $nums$ 所有元素之和就是 $p$ 的倍数，直接返回 $0$ 即可。
如果 $k$ 不为 $0$，我们需要找到一个最短的子数组，使得删除该子数组后，剩余元素之和模 $p$ 的值为 $0$。
我们可以遍历数组 $nums$，维护当前的前缀和模 $p$ 的值，记为 $cur$。用哈希表 $last$ 记录每个前缀和模 $p$ 的值最后一次出现的位置。
如果当前存在一个以 $nums[i]$ 结尾的子数组，使得删除该子数组后，剩余元素之和模 $p$ 的值为 $0$。也就是说，我们需要找到此前的一个前缀和模 $p$ 的值为 $target$ 的位置 $j$，使得 $(target + k - cur) \bmod p = 0$。如果找到，我们就可以将 $j + 1$ 到 $i$ 这一段闭区间子数组 $nums[j+1,..i]$ 删除，使得剩余元素之和模 $p$ 的值为 $0$。
因此，如果存在一个 $target = (cur - k + p) \bmod p$，那么我们可以更新答案为 $\min(ans, i - j)$。接下来，我们更新 $last[cur]$ 的值为 $i$。继续遍历数组 $nums$，直到遍历结束，即可得到答案。
时间复杂度 $O(n)$，空间复杂度 $O(n)$。其中 $n$ 为数组 $nums$ 的长度。
class Solution:
def minSubarray(self, nums: List[int], p: int) -> int:
k = sum(nums) % p
if k == 0:
return 0
last = {0: -1}
cur = 0
ans = len(nums)
for i, x in enumerate(nums):
cur = (cur + x) % p
target = (cur - k + p) % p
if target in last:
ans = min(ans, i - last[target])
last[cur] = i
return -1 if ans == len(nums) else ans
class Solution {
public int minSubarray(int[] nums, int p) {
int k = 0;
for (int x : nums) {
k = (k + x) % p;
}
if (k == 0) {
return 0;
}
Map<Integer, Integer> last = new HashMap<>();
last.put(0, -1);
int n = nums.length;
int ans = n;
int cur = 0;
for (int i = 0; i < n; ++i) {
cur = (cur + nums[i]) % p;
int target = (cur - k + p) % p;
if (last.containsKey(target)) {
ans = Math.min(ans, i - last.get(target));
}
last.put(cur, i);
}
return ans == n ? -1 : ans;
}
}
class Solution {
public:
int minSubarray(vector<int>& nums, int p) {
int k = 0;
for (int& x : nums) {
k = (k + x) % p;
}
if (k == 0) {
return 0;
}
unordered_map<int, int> last;
last[0] = -1;
int n = nums.size();
int ans = n;
int cur = 0;
for (int i = 0; i < n; ++i) {
cur = (cur + nums[i]) % p;
int target = (cur - k + p) % p;
if (last.count(target)) {
ans = min(ans, i - last[target]);
}
last[cur] = i;
}
return ans == n ? -1 : ans;
}
};
func minSubarray(nums []int, p int) int {
k := 0
for _, x := range nums {
k = (k + x) % p
}
if k == 0 {
return 0
}
last := map[int]int{0: -1}
n := len(nums)
ans := n
cur := 0
for i, x := range nums {
cur = (cur + x) % p
target := (cur - k + p) % p
if j, ok := last[target]; ok {
ans = min(ans, i-j)
}
last[cur] = i
}
if ans == n {
return -1
}
return ans
}
function minSubarray(nums: number[], p: number): number {
let k = 0;
for (const x of nums) {
k = (k + x) % p;
}
if (k === 0) {
return 0;
}
const last = new Map<number, number>();
last.set(0, -1);
const n = nums.length;
let ans = n;
let cur = 0;
for (let i = 0; i < n; ++i) {
cur = (cur + nums[i]) % p;
const target = (cur - k + p) % p;
if (last.has(target)) {
const j = last.get(target)!;
ans = Math.min(ans, i - j);
}
last.set(cur, i);
}
return ans === n ? -1 : ans;
}
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