346. Moving Average from Data Stream数据窗口流中位数的数据结构设计

本文介绍了一种使用队列计算整数流滑动窗口平均值的方法。通过动态调整队列长度来避免复杂的分类讨论,实现了高效的时间和空间复杂度。

[抄题]:

Given a stream of integers and a window size, calculate the moving average of all integers in the sliding window.

For example,

MovingAverage m = new MovingAverage(3);
m.next(1) = 1
m.next(10) = (1 + 10) / 2
m.next(3) = (1 + 10 + 3) / 3
m.next(5) = (10 + 3 + 5) / 3

 [暴力解法]:

时间分析:

空间分析:

[奇葩输出条件]:

[奇葩corner case]:

[思维问题]:

以为要分情况讨论除数,没有想数据结构

[一句话思路]:

用queue的动态长度避免分类讨论

[输入量]:空: 正常情况:特大:特小:程序里处理到的特殊情况:异常情况(不合法不合理的输入):

[画图]:

[一刷]:

  1. queue刚满足等于时就应除,不够警惕,下次注意
  2. 动态计算时可以初始化为0,不能在方法中重置为0,下次注意

[二刷]:

[三刷]:

[四刷]:

[五刷]:

  [五分钟肉眼debug的结果]:

[总结]:

[复杂度]:Time complexity: O(n) Space complexity: O(n)

[英文数据结构或算法,为什么不用别的数据结构或算法]:

API design的题就是在类中声明引用,在方法中和实际的对象发生连接

  1. queue的实现(具体对象)是linkedlist,都是一条,不难想象. queue用add也没事

[关键模板化代码]:

先说引用,再说对象

Queue<Integer> q;
    int s;
    double sum;
    
    public MovingAverage(int size) {
        q = new LinkedList<Integer>();
        s = size;
        sum = 0;
    }

[其他解法]:

[Follow Up]:

[LC给出的题目变变变]:

 [代码风格] :

class MovingAverage {

    /** Initialize your data structure here. */
    Queue<Integer> q;
    int s;
    double sum;
    
    public MovingAverage(int size) {
        q = new LinkedList<Integer>();
        s = size;
        sum = 0;
    }
    
    public double next(int val) {
        //when the queue just equals the size, poll it out
        if (q.size() == s) {
            sum -= q.poll();   
        }
        q.add(val);
        sum += val;
        return sum / q.size();
    }
}

/**
 * Your MovingAverage object will be instantiated and called as such:
 * MovingAverage obj = new MovingAverage(size);
 * double param_1 = obj.next(val);
 */
View Code

 

转载于:https://www.cnblogs.com/immiao0319/p/8551716.html

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