求和可被3整除的最长子数组，复杂度为O(N)

求和可被3整除的最长子数组，复杂度为O(N)。

解题思路：

首先，我们需要了解子数组的概念。子数组是指原始数组中连续的一段元素组成的数组。

针对这个问题，我们可以使用前缀和的思想来解决。前缀和是指从数组的第一个元素开始，依次累加到当前位置的元素之和。

具体步骤如下：

1. 创建一个长度为N的数组prefixSum，用于存储原始数组的前缀和。
2. 初始化一个长度为3的数组remainder，用于存储前缀和对3取余的结果。
3. 初始化两个变量maxLength和startIndex，分别用于记录最长子数组的长度和起始位置。
4. 遍历原始数组，计算前缀和，并将前缀和对3取余的结果存储在remainder数组中。
5. 如果remainderi等于0，则表示从数组的起始位置到当前位置的子数组的和可以被3整除，更新maxLength和startIndex。
6. 如果remainderi在remainder数组中已经出现过，则表示存在一个子数组的和可以被3整除，更新maxLength和startIndex。
7. 返回原始数组中从startIndex开始，长度为maxLength的子数组。

代码实现如下（使用Python语言）：

def findLongestSubarray(nums):
    N = len(nums)
    prefixSum = [0] * (N + 1)
    remainder = [-1] * 3
    maxLength = 0
    startIndex = 0

    prefixSum[0] = 0
    remainder[0] = 0

    for i in range(1, N + 1):
        prefixSum[i] = prefixSum[i - 1] + nums[i - 1]
        currRemainder = prefixSum[i] % 3

        if remainder[currRemainder] == -1:
            remainder[currRemainder] = i
        else:
            length = i - remainder[currRemainder]
            if length > maxLength:
                maxLength = length
                startIndex = remainder[currRemainder]

    return nums[startIndex: startIndex + maxLength]

# 测试用例
nums = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
result = findLongestSubarray(nums)
print(result)

以上代码的时间复杂度为O(N)，其中N为原始数组的长度。该算法通过遍历一次原始数组，计算前缀和并更新最长子数组的长度和起始位置，最后返回最长子数组。

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