leetcode_346 資料流中的移動平均值

語言: CN / TW / HK

要求

給定一個整數資料流和一個視窗大小,根據該滑動視窗的大小,計算其所有整數的移動平均值。

實現 MovingAverage 類:

MovingAverage(int size) 用視窗大小 size 初始化物件。\ double next(int val) 計算並返回資料流中最後 size 個值的移動平均值。

示例: ``` 輸入: ["MovingAverage", "next", "next", "next", "next"] [[3], [1], [10], [3], [5]] 輸出: [null, 1.0, 5.5, 4.66667, 6.0]

解釋: 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 ```

提示:

  • 1 <= size <= 1000
  • -105 <= val <= 105
  • 最多呼叫 next 方法 104 次

核心程式碼

```python class MovingAverage: def init(self, size: int): self.queue = deque() self.Max_size = size

def next(self, val: int) -> float:
    self.queue.append(val)
    if len(self.queue) > self.Max_size:
        self.queue.popleft()
    return 1.0 * sum(self.queue) / len(self.queue)

Your MovingAverage object will be instantiated and called as such:

obj = MovingAverage(size)

param_1 = obj.next(val)

```

image.png

解題思路:對於這個題我們是一個數據流,所以我們選擇使用雙向佇列來解決這個問題,超過最大數量限制的直接直接彈出佇列,然後很容易的就能得到資料的平均值,就是構造一個數據結構,比較簡單。