LeetCode | 643 | 子数组最大平均数 | 双指针 | 滑动窗口

双指针在一定条件下可以转化成滑动窗口,这道题就是个很好的例子

LeetCode链接:643. 子数组最大平均数 I

1.题目描述

给你一个由 n 个元素组成的整数数组 nums 和一个整数 k

请你找出平均数最大且 长度为 k 的连续子数组,并输出该最大平均数。

任何误差小于 10-5 的答案都将被视为正确答案。

示例 1:

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输入:nums = [1,12,-5,-6,50,3], k = 4
输出:12.75
解释:最大平均数 (12-5-6+50)/4 = 51/4 = 12.75

示例 2:

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输入:nums = [5], k = 1
输出:5.00000

提示:

  • n == nums.length
  • $1 <= k <= n <= 10^5$
  • $-10^4 <= nums[i] <= 10^4$

2.题解

2.1 暴力解法(超出时间限制)

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public class Solution {
public double findMaxAverage(int[] nums, int k) {
// 初始化最大平均值为负无穷
double maxAverage = Double.NEGATIVE_INFINITY;

// 遍历数组中的所有可能的长度为 k 的连续子数组
for (int i = 0; i <= nums.length - k; i++) {
// 计算当前子数组的和
int sum = 0;
for (int j = i; j < i + k; j++) {
sum += nums[j];
}
// 计算当前子数组的平均值
double average = (double) sum / k;
// 更新最大平均值
maxAverage = average > maxAverage ? average : maxAverage;
}

// 返回最大平均值
return maxAverage;
}
}

2.2 双指针

  • 由于每次都要计算平均值,所以在这里做一个处理,先求出长度为k的区间和的最大值,返回时再求平均
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class Solution {
public double findMaxAverage(int[] nums, int k) {
// 初始化最大和为最小整数值
int maxSum = Integer.MIN_VALUE;
// 左右指针初始化
int left, right;
// 当前窗口的和
int sum = 0;

// 遍历数组
for (left = 0, right = 0; right < nums.length; right++) {
// 将当前元素加入窗口和
sum += nums[right];

// 如果当前窗口大小等于 k,更新最大和
if (right - left + 1 == k) {
maxSum = Math.max(maxSum, sum);
}

// 当窗口大小大于等于 k 时,移动左指针
while (right - left + 1 >= k) {
// 将窗口左边界的元素移出和
sum -= nums[left];
// 移动左指针
left++;
}
}

// 返回最大和对应的平均值
return (double) maxSum / k;
}
}

2.3 双指针优化=>滑动窗口

  • 由于所求的窗口的长度是固定的,因此首先计算出数组前k个区间的和,然后再向后滑动区间
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public class Solution {
public double findMaxAverage(int[] nums, int k) {
// 计算第一个长度为 k 的子数组的和
int maxSum = 0;
for (int i = 0; i < k; i++) {
maxSum += nums[i];
}

// 当前子数组的和
int currentSum = maxSum;

// 使用滑动窗口遍历数组中的其他可能的长度为 k 的连续子数组
for (int i = k; i < nums.length; i++) {
// 更新当前子数组的和
currentSum = currentSum - nums[i - k] + nums[i];

// 更新最大和
if (currentSum > maxSum) {
maxSum = currentSum;
}
}

// 返回最大平均值
return (double) maxSum / k;
}
}
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