leetcode 2090. K Radius Subarray Averages(半径为k的子数组的平均)

该代码实现了一个函数,计算给定数组中每个位置i的k半径长度子数组的平均值。当子数组超出数组边界时,返回-1。使用积分数组优化求和过程,防止因数值过大导致溢出。

在这里插入图片描述
k半径长度的子数组表示以数组下标 i 为中心,[i-k, i+k]范围内的子数组。
返回和数组nums一样长度的数组res,res[i] = [i-k, i+k]范围内的元素和 / 元素个数2k+1
如果 i-k 或者 i+k 超出了数组范围,res[i] = -1.

思路:

如果[i - k, i+k] 超出了数组范围, i处值为-1,
那么如果数组的长度 < 2k+1, 无论取哪个 i , [i-k, i+k]都会超出数组范围,这时返回全是-1的数组。

如果k = 0, 那么[i-k, i+k]就是i 本身,直接返回原数组nums.

如果i-k超出数组范围,也就是i-k < 0, 所以 i < k处全部填上-1.
同理 i + k > n-1时超出数组右边范围,所以 i > n-k-1处全部填上-1.
现在只需要看 i = k ~ n-k 范围内的。

涉及到一个范围内的数组求和,用到积分数组.
那么res[i] = (acc[i+k] - acc[i-k-1]) / (2k+1)

注意nums[i]最大到105, 数组长度最大达到105, 所以积分数组acc用long型防止溢出。

public int[] getAverages(int[] nums, int k) {
    int n = nums.length;
    if(k == 0) return nums;
    int[] res = new int[n];
    if(n < (2*k + 1)) {
        Arrays.fill(res, -1);
        return res;
    }

    long[] acc = new long[n+1];
    for(int i = 0; i < n; i++) {
        acc[i+1] = acc[i] + nums[i];
    }

    Arrays.fill(res, 0, k, -1);
    Arrays.fill(res, n-k, n, -1);
    int divide = 2*k+1;

    for(int i = k; i < n-k; i++) {
         res[i] = (int)((acc[i+k+1]-acc[i-k])/divide);
    }
    return res;
}
### 解题思路 LeetCode 2090 题目要求计算一个数组中每个元素的半径为 `k` 的子数组平均值。如果某个元素的位置 `i` 满足其左右各有 `k` 个元素,即从 `i-k` 到 `i+k` 的子数组存在,则计算该子数组平均值;否则结果为 `-1`。 为了高效地解决这个问题,可以使用 **滑动窗口** 技术。通过维护一个滑动窗口的和,可以在 `O(n)` 时间复杂度内完成计算。 #### 关键点 - 初始化窗口的大小为 `2*k + 1`,如果数组长度小于这个值,则某些位置无法形成完整的子数组。 - 首先计算初始窗口的总和,然后逐个移动窗口,并更新总和(减去退出窗口的元素,加上进入窗口的元素)。 - 对于无法形成完整窗口的位置,直接标记为 `-1`。 --- ### C++ 实现代码 ```cpp #include <vector> using namespace std; class Solution { public: vector<int> getAverages(vector<int>& nums, int k) { long long n = nums.size(); long long windowSize = 2 * k + 1; vector<int> avg(n, -1); if (windowSize > n) return avg; // 如果窗口比数组还大,全部返回-1 long long sum = 0; for (int i = 0; i < windowSize; ++i) { sum += nums[i]; } avg[k] = sum / windowSize; // 第一个窗口的平均值 for (int i = windowSize; i < n; ++i) { sum += nums[i] - nums[i - windowSize]; // 滑动窗口更新 avg[i - k] = sum / windowSize; // 计算当前窗口的平均值 } return avg; } }; ``` --- ### 示例说明 假设输入如下: ```cpp vector<int> nums = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9}; int k = 3; ``` 输出将是: ```cpp {-1, -1, -1, 4, 5, 6, -1, -1, -1} ``` 其中只有中间部分能够形成完整的窗口,其他位置由于缺少足够的元素而返回 `-1`。 --- ### 复杂度分析 - **时间复杂度**:`O(n)`,其中 `n` 是数组的长度。整个算法只遍历数组一次。 - **空间复杂度**:`O(n)`,用于存储最终的结果数组。 --- ### 性能优化建议 - 使用 `long long` 类型确保累加过程中不会溢出。 - 提前处理窗口大小大于数组长度的情况,避免无效计算。 ---
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