给定一个整数数组 nums，处理以下类型的多个查询:
计算索引 left 和 right （包含 left 和 right）之间的 nums 元素的 和 ，其中 left <= right
实现 NumArray 类：
NumArray(int[] nums) 使用数组 nums 初始化对象
int sumRange(int i, int j) 返回数组 nums 中索引 left 和 right 之间的元素的 总和 ，包含 left 和 right 两点（也就是 nums[left] + nums[left + 1] + ... + nums[right] )
输入：
["NumArray", "sumRange", "sumRange", "sumRange"]
[[[-2, 0, 3, -5, 2, -1]], [0, 2], [2, 5], [0, 5]]
输出：
[null, 1, -1, -3]
解释：
NumArray numArray = new NumArray([-2, 0, 3, -5, 2, -1]);
numArray.sumRange(0, 2); // return 1 ((-2) + 0 + 3)
numArray.sumRange(2, 5); // return -1 (3 + (-5) + 2 + (-1))
numArray.sumRange(0, 5); // return -3 ((-2) + 0 + 3 + (-5) + 2 + (-1))
Python
最朴素的想法是存储数组 nums 的值，每次调用 sumRange 时，通过循环的方法计算数组 nums 从下标 i 到下标 j 范围内的元素和，需要计算 j−i+1 个元素的和。由于每次检索的时间和检索的下标范围有关，因此检索的时间复杂度较高，如果检索次数较多，则会超出时间限制。
由于会进行多次检索，即多次调用sumRange，因此为了降低检索的总时间，应该降低 sumRange 的时间复杂度，最理想的情况是时间复杂度 O(1)。为了将检索的时间复杂度降到 O(1)，需要在初始化的时候进行预处理。
class NumArray:
def __init__(self, nums: List[int]):
self.sums = [0]
_sums = self.sums
for num in nums:
_sums.append(_sums[-1] + num)
def sumRange(self, i: int, j: int) -> int:
_sums = self.sums
return _sums[j + 1] - _sums[i]
