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力扣每日一题----子数组的最大平均数
2022-08-08 21:16:00 【从现在开始壹并超】
1. 题目解析
给定一个整数数组nums且长度为k的下标连续的子数组,并输出该最大平均数
方法一:一开始我能直接想到的就是使用双指针,指针P1指向数组的第0号位置,由于子数组是长度连续的,那么另一个指针P2直接指向数组的第k-1号位置,然后计算这个k个元素的平均数即可,那么如何找出最大的呢?
for循环遍历整个数组,开始指针p2指向k-1,p1指向0,直到p2指向nums.length-1即可,每次遍历都需要计算这个k个元素的平均值,不断更新这个平均值,直到数组遍历完毕,最后返回这个max_average即可。
该方法比较容易想到,尤其是对于双指针思想,是非常重要的,在写算法题的时候会经常碰到使用双指针解决的问题。但是该方法的时间复杂度比较高,是O((n-k)*k),因为要遍历n-k次,每次计算k个元素的平均数,而没有开辟另外的存储空间,所以空间复杂度为O1.
方法二:既然要遍历整个数组,并且为什么要每次都要计算k个元素之和,这里,可以进一步想到,在每次遍历的时候,其实不需要全部计算这k个元素之和,将这指针p1和指针p2所围成的区域看成是一个滑动窗口,只需要计算第一个滑动窗口的元素之和,再遍历到新的滑动窗口时,不需要全部计算,只需要将上一个滑动窗口的第一个元素去掉,再加上新窗口的最后一个元素,因为中间的元素是一样的,不需要重复计算。可以将时间复杂度降为O(max(k, n-k)).
2. 代码解析
我是使用java来写的,如下:
public class findMaxAverage{
public static void main(String[] args) {
System.out.println(Solution1(new int[]{
1,12,-5,-6,50,3,50}, 4));
System.out.println(Solution2(new int[]{
1,12,-5,-6,50,3,50}, 4));
}
// 使用双指针,时间复杂度为(n-k)*k
public static double Solution1(int[] nums, int k){
int p1 = 0;
int p2 = k-1;
double max_average = Double.MIN_VALUE;
double sum = 0, average = 0;
while(p2 <= nums.length-1){
for(int i=p1; i<=p2; i++){
sum += nums[i];
}
average = sum / k;
if(average > max_average){
max_average = average;
}
sum = 0;
average = 0;
p1++;
p2++;
}
return max_average;
}
// 使用滑动窗口思想:不需要循环嵌套,只需要更新每次窗口元素之和即可,时间复杂度为O=max(k, n-k)
public static double Solution2(int[] nums, int k){
double sum = 0; // 统计每个窗口的元素之和
int n = nums.length; // 获取数组长度
// 获取第一个窗口的元素之和
for(int i=0; i<k; i++){
sum += nums[i];
}
double max = sum;
// 滑动窗口,统计每一个窗口之和,将上一次窗口之和减去第一个元素再加上新窗口的最后一个元素得到新窗口之和
for(int j=k; j<n; j++){
sum = sum - nums[j-k] + nums[j];
max = Math.max(sum, max);
}
return max / k;
}
}
最后在终端打印出来的结果都是一样的,为最后四个元素的平均数24.25,证明上述实现的没有问题。
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