简单

问题描述

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

提示：

• 1 <= size <= 1000
• -105 <= val <= 105
• 最多调用 next 方法 104 次

注意：本题与主站 346 题相同：https://leetcode-cn.com/problems/moving-average-from-data-stream/ (opens new window)

队列

使用一个队列 $queue$ 记录添加的值，同时使用变量 $sum$ 记录总和，当每次加入的新值时都将值添加到队列中，并进行累计，若添加后队列中的值超过了窗口大小，则将队列中的值出队列且从累加值 $sum$ 中减去，此时 $sum / queue.length$ 即为平均数。

/**
 * Initialize your data structure here.
 * @param {number} size
 */
var MovingAverage = function (size) {
  this.queue = []
  this.size = size
  this.sum = 0
}

/**
 * @param {number} val
 * @return {number}
 */
MovingAverage.prototype.next = function (val) {
  this.queue.push(val)
  this.sum += val
  if (this.queue.length > this.size) {
    this.sum -= this.queue.shift()
  }
  return this.sum / this.queue.length
}

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

• 时间复杂度：初始化和每次调用 $\text{next}$ 的时间复杂度都是 $O(1)$
• 空间复杂度：$O(size)$