maximum average value

本文介绍了一种算法,用于在给定整数数组中找出长度为k的连续子数组,该子数组具有最大平均值,并给出了实现这一功能的Java代码示例。

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在毕业找到工作的第二个星期找到工作稳定之后,正式继续开始博客之旅,还是从每日一算法开始

Question:

             Given an array consisting of n integers, find the contiguous subarray of given length k that has the maximum average value. And you need to output the maximum average value.

Example 1:      

                   Input: [1,12,-5,-6,50,3], k = 4
              Output: 12.75
              Explanation: Maximum average is (12-5-6+50)/4 = 51/4 = 12.75

代码如下:

public class Solution {
    public double findMaxAverage(int[] nums, int k) {
        double res = Integer.MIN_VALUE;
        for (int s = 0; s < nums.length - k + 1; s++) {
            double sum = 0;
            for (int i = 0; i < k; i++) {
                sum += nums[i + s];
            }
            res = Math.max(res, sum / k);
        }
        return res;
    }
}


           




 



### 关于 Maximum、Minimum 和 Average 的监控计算方法 #### 定义与应用场景 在 IT 运维和系统监控领域,最大值 (Maximum)、最小值 (Minimum) 及平均值 (Average) 是三个重要的统计量。这些统计数据有助于理解系统的性能趋势以及识别潜在问题。 对于给定的时间区间内的数据集合: - **最大值(Maximum)** 表示该时间段内所记录的最大数值; - **最小值(Minimum)** 则表示这段时间里观察到的最低数值; - **平均值(Average)** 描述了一段时间内所有观测值得均值[^1]。 #### 计算方式 ##### 最大值 (Maximum) 为了找到一组数据中的最大值,可以通过遍历整个数据集并比较各个元素来实现。以下是 Python 中的一个简单例子: ```python def find_maximum(data_points): if not data_points: return None max_value = float('-inf') for point in data_points: if point > max_value: max_value = point return max_value ``` ##### 最小值 (Minimum) 寻找最小值的过程类似于查找最大值的方法,只是方向相反——即始终跟踪当前遇到过的最小值而不是最大的那个。 ```python def find_minimum(data_points): if not data_points: return None min_value = float('inf') for point in data_points: if point < min_value: min_value = point return min_value ``` ##### 平均值 (Average) 要获得一系列测量结果的平均值,则需先求得总和再除以数量即可得到期望的结果。 ```python def calculate_average(data_points): if not data_points or len(data_points)==0 : return 0.0 sum_of_values=sum(data_points) count=len(data_points) average_value=float(sum_of_values)/count return round(average_value,2) ``` 通过上述函数可以直接处理来自不同源的数据流,并实时更新这三个重要指标的状态。这不仅适用于 CPU 使用率、内存占用等常规监控项,也适合网络流量或其他任何可量化属性的变化监测。
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