如何优化查找数组左右元素和相等的平衡点的Python代码？

原代码超时的根本原因是时间复杂度达到了O(n²)：每次循环都对左右两个切片执行sum()操作，单次求和的开销为O(n)，当测试用例的数组长度较大时，总运算量会快速增长，触发超时。

方案1：总和累加遍历法（最优，时间复杂度O(n)，空间复杂度O(1)） #

• 核心逻辑：先计算数组的总求和结果，遍历数组时仅维护左侧元素的累加和，右侧元素和可以通过「总和 - 左侧和 - 当前元素值」直接计算得到，无需重复切片求和。
• 优化后代码：

def balancedSums(arr):
    total = sum(arr)
    left_sum = 0
    for num in arr:
        right_sum = total - left_sum - num
        if left_sum == right_sum:
            return "YES"
        left_sum += num
    return "NO"

• 可选优化点（可结合题目约束使用）：
  • 数组长度为1时可直接返回YES，无需遍历
  • 若数组元素全为非负数，当left_sum * 2 + num > total时可提前终止遍历，后续不可能出现平衡元素

方案2：前缀和数组法（时间复杂度O(n)，空间复杂度O(n)） #

• 核心逻辑：提前生成前缀和数组，prefix[i]代表前i个元素的和，遍历的时候直接取prefix[i]作为左侧和，右侧和为prefix[-1] - prefix[i+1]，对比相等即可。该方案适合需要多次查询平衡元素的场景，单次查询的场景效率低于方案1。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Apurva Gaurav