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644. 子数组最大平均数 II 🔒

题目描述

给你一个包含 n 个整数的数组 nums ,和一个整数 k

请你找出 长度大于等于 k 且含最大平均值的连续子数组。并输出这个最大平均值。任何计算误差小于 10-5 的结果都将被视为正确答案。

 

示例 1:

输入:nums = [1,12,-5,-6,50,3], k = 4
输出:12.75000
解释:
- 当长度为 4 的时候,连续子数组平均值分别为 [0.5, 12.75, 10.5] ,其中最大平均值是 12.75 。
- 当长度为 5 的时候,连续子数组平均值分别为 [10.4, 10.8] ,其中最大平均值是 10.8 。
- 当长度为 6 的时候,连续子数组平均值分别为 [9.16667] ,其中最大平均值是 9.16667 。
当取长度为 4 的子数组(即,子数组 [12, -5, -6, 50])的时候,可以得到最大的连续子数组平均值 12.75 ,所以返回 12.75 。
根据题目要求,无需考虑长度小于 4 的子数组。

示例 2:

输入:nums = [5], k = 1
输出:5.00000

 

提示:

  • n == nums.length
  • 1 <= k <= n <= 104
  • -104 <= nums[i] <= 104

解法

方法一:二分查找

我们注意到,如果一个长度大于等于 $k$ 的子数组的平均值为 $v$,那么最大平均数一定大于等于 $v$,否则最大平均数一定小于 $v$。因此,我们可以使用二分查找的方法找出最大平均数。

我们考虑二分查找的左右边界分别是什么?左边界 $l$ 一定是数组中的最小值,而右边界 $r$ 则是数组中的最大值。接下来,我们二分查找中点 $mid$,判断是否存在长度大于等于 $k$ 的子数组的平均值大于等于 $mid$。如果存在,那么我们就将左边界 $l$ 更新为 $mid$,否则我们就将右边界 $r$ 更新为 $mid$。当左边界和右边界的差小于一个极小的非负数,即 $r - l < \epsilon$ 时,我们就可以得到最大平均数,其中 $\epsilon$ 表示一个极小的正数,可以取 $10^{-5}$。

问题的关键在于如何判断一个长度大于等于 $k$ 的子数组的平均值是否大于等于 $v$。

我们假设在数组 $nums$ 中,存在一个长度为 $j$ 的子数组,元素分别为 $a_1, a_2, \cdots, a_j$,满足其平均值大于等于 $v$,即:

$$ \frac{a_1 + a_2 + \cdots + a_j}{j} \geq v $$

那么:

$$ a_1 + a_2 + \cdots + a_j \geq v \times j $$

即:

$$ (a_1 - v) + (a_2 - v) + \cdots + (a_j - v) \geq 0 $$

可以发现,如果我们将数组 $nums$ 中的每个元素都减去 $v$,那么原问题就转换成了一个求长度大于等于 $k$ 的子数组的元素和是否大于等于 $0$ 的问题。我们可以使用滑动窗口来解决这个问题。

我们先计算得到数组前 $k$ 个元素与 $v$ 的差值之和 $s$,如果 $s \geq 0$,那么就说明存在长度大于等于 $k$ 的子数组的元素和大于等于 $0$。

否则,我们继续往后遍历元素 $nums[j]$,假设当前前 $j$ 项元素与 $v$ 的差值之和为 $s_j$,那么我们可以维护在 $[0,..j-k]$ 范围内元素的前缀和与 $v$ 的差值之和的最小值 $mi$,如果存在 $s_j \geq mi$,那么就说明存在长度大于等于 $k$ 的子数组的元素和大于等于 $0$,返回 $true$。

否则,我们继续往后遍历元素 $nums[j]$,直到遍历完整个数组。

时间复杂度 $O(n \times \log M)$,其中 $n$ 和 $M$ 分别是数组 $nums$ 的长度以及数组中的最大值和最小值的差值。空间复杂度 $O(1)$。

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class Solution:
    def findMaxAverage(self, nums: List[int], k: int) -> float:
        def check(v: float) -> bool:
            s = sum(nums[:k]) - k * v
            if s >= 0:
                return True
            t = mi = 0
            for i in range(k, len(nums)):
                s += nums[i] - v
                t += nums[i - k] - v
                mi = min(mi, t)
                if s >= mi:
                    return True
            return False

        eps = 1e-5
        l, r = min(nums), max(nums)
        while r - l >= eps:
            mid = (l + r) / 2
            if check(mid):
                l = mid
            else:
                r = mid
        return l
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class Solution {
    public double findMaxAverage(int[] nums, int k) {
        double eps = 1e-5;
        double l = 1e10, r = -1e10;
        for (int x : nums) {
            l = Math.min(l, x);
            r = Math.max(r, x);
        }
        while (r - l >= eps) {
            double mid = (l + r) / 2;
            if (check(nums, k, mid)) {
                l = mid;
            } else {
                r = mid;
            }
        }
        return l;
    }

    private boolean check(int[] nums, int k, double v) {
        double s = 0;
        for (int i = 0; i < k; ++i) {
            s += nums[i] - v;
        }
        if (s >= 0) {
            return true;
        }
        double t = 0;
        double mi = 0;
        for (int i = k; i < nums.length; ++i) {
            s += nums[i] - v;
            t += nums[i - k] - v;
            mi = Math.min(mi, t);
            if (s >= mi) {
                return true;
            }
        }
        return false;
    }
}
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class Solution {
public:
    double findMaxAverage(vector<int>& nums, int k) {
        double eps = 1e-5;
        double l = *min_element(nums.begin(), nums.end());
        double r = *max_element(nums.begin(), nums.end());
        auto check = [&](double v) {
            double s = 0;
            for (int i = 0; i < k; ++i) {
                s += nums[i] - v;
            }
            if (s >= 0) {
                return true;
            }
            double t = 0;
            double mi = 0;
            for (int i = k; i < nums.size(); ++i) {
                s += nums[i] - v;
                t += nums[i - k] - v;
                mi = min(mi, t);
                if (s >= mi) {
                    return true;
                }
            }
            return false;
        };
        while (r - l >= eps) {
            double mid = (l + r) / 2;
            if (check(mid)) {
                l = mid;
            } else {
                r = mid;
            }
        }
        return l;
    }
};
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func findMaxAverage(nums []int, k int) float64 {
    eps := 1e-5
    l := float64(slices.Min(nums))
    r := float64(slices.Max(nums))
    check := func(v float64) bool {
        s := 0.0
        for _, x := range nums[:k] {
            s += float64(x) - v
        }
        if s >= 0 {
            return true
        }
        t := 0.0
        mi := 0.0
        for i := k; i < len(nums); i++ {
            s += float64(nums[i]) - v
            t += float64(nums[i-k]) - v
            mi = math.Min(mi, t)
            if s >= mi {
                return true
            }
        }
        return false
    }
    for r-l >= eps {
        mid := (l + r) / 2
        if check(mid) {
            l = mid
        } else {
            r = mid
        }
    }
    return l
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function findMaxAverage(nums: number[], k: number): number {
    const eps = 1e-5;
    let l = Math.min(...nums);
    let r = Math.max(...nums);
    const check = (v: number): boolean => {
        let s = nums.slice(0, k).reduce((a, b) => a + b) - v * k;
        if (s >= 0) {
            return true;
        }
        let t = 0;
        let mi = 0;
        for (let i = k; i < nums.length; ++i) {
            s += nums[i] - v;
            t += nums[i - k] - v;
            mi = Math.min(mi, t);
            if (s >= mi) {
                return true;
            }
        }
        return false;
    };
    while (r - l >= eps) {
        const mid = (l + r) / 2;
        if (check(mid)) {
            l = mid;
        } else {
            r = mid;
        }
    }
    return l;
}

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