Maximum Average Subarray I
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了Maximum Average Subarray I相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
https://leetcode.com/problems/maximum-average-subarray-i/#/description
求指定长度为 k 的子数组的最大均值,基本思路是用长度为k 的滑动窗口扫一遍原数组,然后记录最大子数组的MaxSum,最后返回MaxSum/k
可以优化的部分是滑动窗口内部求sum 的过程。思路是事先求出一个cache 数组,数组里每一项是原数组对应位置的累加和。有了cache 以后滑动窗口在每次滑动过程中,窗口内部的累加就不用重复计算了,可以用窗口末尾和窗口前的cache 值相减得到。
class Solution { public: double findMaxAverage(vector<int>& nums, int k) { vector<int> cache{0}; int acc = 0; for (int i = 0; i < nums.size(); i++) { acc += nums[i]; cache.push_back(acc); } int start = 0; int maxSum = INT_MIN; while (start + k - 1 < nums.size()) { int sum = cache.at(start + k) - cache.at(start); if (sum > maxSum) maxSum = sum; start++; } return ((double)maxSum / (double)k); } };
这里用一个小trick 来处理窗口从0 开始的时候,因为要减去窗口之前的累加和,所以cache 第一个元素为0,后面的元素错位对齐原数组。
以上是关于Maximum Average Subarray I的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
643. Maximum Average Subarray I
643. Maximum Average Subarray I
[LeetCode] Maximum Average Subarray I