最开始想的是回溯，但不是，应该用bfs。从做题角度，一般m*n矩阵不是bfs就是dfs或者二维动态规划。难点在于它不是简单的岛屿问题，或者最短路径什么的。难点在于每次向四个方向移动时，以前遍历过的位置还要遍历吗，应该要才行，因为不确定这个路径到遍历过的位置会不会跨越次数更少，但这样不会导致死循环吗，比如绕着个正方形一直死循环遍历。所以要很灵活的定义为，未遍历过或者跨越次数更少才允许往这个方向移动。

这样实现比先求出f2Left[i]表示i左边n2长子数组最大和，f2Right[i+n1]表示i+n1右边n2长最大子数组和，然后 滑动窗口迭代维护n1长的子数组的和，比较加上左边界f2Left或右边界f2Right谁更大的方法更优，因为边界情况能简化一些。然后一次遍历，left从0遍历到n-subArrN，同时记录更新最大值。具体实现上，可以先动态规划求出f1[i]表示左边界下标<= i 的n1

另外，可能有数学家已经证明V= (V-2)的情形，即此时的。那么就可以利用数学的取模mod 和除法 /，来迭代判断每次。>= V-2，这种情况不满足[-2,2]了，但是可以变成。这篇文章有答案，代码很简洁，但蛮难理解的。都必须满足[-2,2]之间。都满足，就说明YES。

(preSum[j] - preSum[i-1]) % b == 0，等价于 preSum[j] % b==preSum[i-1] % b。任意连续子数组subArr[i..j] = preSum[j] - preSum[i-1] 前缀和之差。那么subArr%b == 0即等价于。那么在遍历求前缀和时，就一边更新前缀和，一边哈希记录已有的前缀和%b的数量，一边ans+=数量。注意初始化map 有