力扣-子数组最大平均数 I

思路分析

1. 初始化窗口和：计算数组前 k 个元素的总和（第一个合法窗口的和），记为currentSum，同时初始化maxSum = currentSum；
2. 滑动窗口遍历：从下标k开始遍历数组，每向右滑动 1 位：
   • 窗口移出最左侧元素：currentSum -= numsi-k；
   • 窗口加入当前右侧元素：currentSum += numsi；
   • 更新最大窗口和：maxSum = Math.max(maxSum, currentSum)；
3. 计算结果：最大平均数 =maxSum / k。

代码实现

// 1. 定义初始化最大值
public double findMaxAverage(int[] nums, int k){
   // 1. 定义初始化最大值
    double maxAverage = 0;
    // 2. 计算初始平均值
    for (int i = 0; i < k; i++) {
        maxAverage += nums[i];
    }
    // 3. 定义初始平均值
    double curAverage = maxAverage;
    // 4. 遍历数组，更新最大值
    for (int i = k; i < nums.length; i++) {
        curAverage = curAverage + nums[i] - nums[i-k];
        maxAverage = Math.max(maxAverage, curAverage);
    }
    // 4. 返回最大值
    return maxAverage / k;
}

复杂度分析

• 时间复杂度：O(n)， 第一次求和遍历 k 个元素，第二次滑动遍历n−k个元素，总遍历次数为n，线性时间复杂度。
• 空间复杂度：O(1)

总结

这里更新maxSum时，使用的 maxAverage = maxAverage + numsi - numsi-k;，即用右边的新数代替左边的旧数，若用双层for循环来解此题，不仅会超时，而且面试时容易回去等通知...