leedcode05 找出缺失的观测数据(思路加详解)
一:題目
現(xiàn)有一份 n + m 次投擲單個 六面 骰子的觀測數據,骰子的每個面從 1 到 6 編號。觀測數據中缺失了 n 份,你手上只拿到剩余 m 次投擲的數據。幸好你有之前計算過的這 n + m 次投擲數據的 平均值 。
給你一個長度為 m 的整數數組 rolls ,其中 rolls[i] 是第 i 次觀測的值。同時給你兩個整數 mean 和 n 。
返回一個長度為 n 的數組,包含所有缺失的觀測數據,且滿足這 n + m 次投擲的 平均值 是 mean 。如果存在多組符合要求的答案,只需要返回其中任意一組即可。如果不存在答案,返回一個空數組。
k 個數字的 平均值 為這些數字求和后再除以 k 。
注意 mean 是一個整數,所以 n + m 次投擲的總和需要被 n + m 整除。
示例 1:
輸入:rolls = [3,2,4,3], mean = 4, n = 2
輸出:[6,6]
解釋:所有 n + m 次投擲的平均值是 (3 + 2 + 4 + 3 + 6 + 6) / 6 = 4 。
示例 2:
輸入:rolls = [1,5,6], mean = 3, n = 4
輸出:[2,3,2,2]
解釋:所有 n + m 次投擲的平均值是 (1 + 5 + 6 + 2 + 3 + 2 + 2) / 7 = 3 。
示例 3:
輸入:rolls = [1,2,3,4], mean = 6, n = 4
輸出:[]
解釋:無論丟失的 4 次數據是什么,平均值都不可能是 6 。
示例 4:
輸入:rolls = [1], mean = 3, n = 1
輸出:[5]
解釋:所有 n + m 次投擲的平均值是 (1 + 5) / 2 = 3 。
二:上碼
class Solution { public:vector<int> missingRolls(vector<int>& rolls, int mean, int n) {int r_size = rolls.size();int sum = (r_size + n) * mean;int sum1 = accumulate(rolls.begin(),rolls.end(),0);int sum2 = sum - sum1;//sum2 > 6*n 這是保證每個點均小于 6//sum2 < n 這是保證每個數均為大于1整數if(sum2 > 6*n || sum2 < n){return {};}vector<int> res(n,sum2/n);//這一步做的是將剩下的數平均的分配到每個值上int cnt = sum2%n;for(int i = 0; i < cnt; i++){res[i]++;}return res;} };
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總結
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