一【题目类别】

滑动窗口

二【题目难度】

简单

三【题目编号】

643.子数组最大平均数I

四【题目描述】

给你一个由 $n$ 个元素组成的整数数组 $n u m s$ 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。

五【题目示例】

示例 1：
- 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：
- 输入：nums = [5], k = 1
- 输出：5.00000

六【题目提示】

$n == n u m s . l e n g t h$
$1 <= k <= n <= 10^{5}$
$10^{4} <= nums[i] <= 10^{4}$

七【解题思路】

利用滑动窗口的思想
首先计算前k个元素值的和
然后进入循环遍历剩下的元素，每遍历到一个元素时，减去“窗口”中第一个元素，然后将新遍历到的元素加入“窗口”中，之后进行比较，取最大值
题目要求我们返回duoble类型，所以最后需要进行强制类型转换，用最大“窗口”的和除以窗口元素个数
最后返回结果即可

八【时间频度】

时间复杂度： $O (n)$ ，其中 $n$ 为传入的数组的长度
空间复杂度： $O (1)$

九【代码实现】

Java语言版

class Solution {
    
    
    public double findMaxAverage(int[] nums, int k) {
    
    
        int tempMax = 0;
        for(int i = 0;i<k;i++){
    
    
            tempMax += nums[i];
        }
        int sum = tempMax;
        for(int i = k;i<nums.length;i++){
    
    
            sum = sum - nums[i - k] + nums[i];
            tempMax = Math.max(tempMax,sum);
        }
        return (double)tempMax / k;
    }
}

C语言版

double findMaxAverage(int* nums, int numsSize, int k)
{
    
    
    int tempSum = 0;
    for(int i = 0;i<k;i++)
    {
    
    
        tempSum += nums[i];
    }
    int sum = tempSum;
    for(int i = k;i<numsSize;i++)
    {
    
    
        sum = sum - nums[i - k] + nums[i];
        tempSum = fmax(tempSum,sum);
    }
    return (double)tempSum / k;
}

Python语言版

class Solution:
    def findMaxAverage(self, nums: List[int], k: int) -> float:
        tempSum = resSum = sum(nums[:k])
        for i in range(k,len(nums)):
            tempSum = tempSum - nums[i - k] + nums[i]
            resSum = max(resSum,tempSum)
        return resSum / k

C++语言版

class Solution {
    
    
public:
    double findMaxAverage(vector<int>& nums, int k) {
    
    
        int tempSum = 0;
        for(int i = 0;i<k;i++)
        {
    
    
            tempSum += nums[i];
        }
        int sum = tempSum;
        for(int i = k;i<nums.size();i++)
        {
    
    
            sum = sum - nums[i - k] + nums[i];
            tempSum = max(tempSum,sum);
        }
        return (double)tempSum / k;
    }
};