滑动窗口的平均值

最新推荐文章于 2025-02-23 22:35:06 发布

yiyantangad

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分类专栏： leetcode 文章标签： leetcode 算法

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/yiyantangad/article/details/126889443

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这篇博客介绍了如何利用队列数据结构来实现滑动窗口平均值的计算，具体涉及到了在数据流中实时更新并计算指定窗口大小内的平均值。文章通过一个具体的LeetCode问题为例，展示了如何在C++中定义一个MovingAverage类，其next方法能够返回窗口内的平均值。这种方法有效地维护了窗口内的元素，并确保了在窗口大小限制下的计算效率。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

链接
https://leetcode.cn/problems/qIsx9U/submissions/
题目
给定一个整数数据流和一个窗口大小，根据该滑动窗口的大小，计算滑动窗口里所有数字的平均值。
实现 MovingAverage 类：
MovingAverage(int size) 用窗口大小 size 初始化对象。
double next(int val) 成员函数 next 每次调用的时候都会往滑动窗口增加一个整数，请计算并返回数据流中最后 size 个值的移动平均值，即滑动窗口里所有数字的平均值。

示例：
输入：
inputs = [“MovingAverage”, “next”, “next”, “next”, “next”]
inputs = [[3], [1], [10], [3], [5]]
输出：
[null, 1.0, 5.5, 4.66667, 6.0]
解释：
MovingAverage movingAverage = new MovingAverage(3);
movingAverage.next(1); // 返回 1.0 = 1 / 1
movingAverage.next(10); // 返回 5.5 = (1 + 10) / 2
movingAverage.next(3); // 返回 4.66667 = (1 + 10 + 3) / 3
movingAverage.next(5); // 返回 6.0 = (10 + 3 + 5) / 3

思路
用队列来模拟窗口，使队列内的元素个数维持在小于等于窗口大小。
代码

class MovingAverage {
public:
    /** Initialize your data structure here. */
    int size;
    double sum;
    queue<int> qu;
    MovingAverage(int size) {
        this->size=size;
        sum=0.0;
    }
    
    double next(int val) {
        if(qu.size()==size){
            sum-=qu.front();
            qu.pop();
        }
        qu.push(val);
        sum+=val;
        return sum/qu.size();
    }
};

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