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题目描述

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

来源：力扣（LeetCode）
链接：https://leetcode.cn/problems/qIsx9U
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思路分析

今天的算法题目是滑动窗口题目，作为一个设计类题目，我们需要选择合适的数据结构完成题目要求。题目具体的要求，滑动窗口的长度是 size, 求出滑动窗口的平均值。
求平均值，我们可以使用临时变量记录当前窗口的和。我们可以使用队列这种数据结构，作为滑动窗口的载体。队列（queue）是一种具有「先进入队列的元素一定先出队列」性质的表。由于该性质，队列通常也被称为先进先出（first in first out）表，简称 FIFO 表。queue 中 poll 方法可以快速从队列首部弹出一个元素。除了基本队列，还有双端队列数据结构，方便对队列中元素的进出操作。具体实现代码如下，供参考。

通过代码

class MovingAverage {
    int maxSize;
    double tempSum;
    Queue<Integer> queue;
    /** Initialize your data structure here. */
    public MovingAverage(int size) {
        this.maxSize = size;
        this.queue = new LinkedList<>();
        this.tempSum = 0.0;
    }
    
    public double next(int val) {
        if (this.queue.size() == this.maxSize) {
            int first = this.queue.poll();
            this.tempSum -= first;
        }
        this.tempSum += val;
        this.queue.offer(val);

        return tempSum / this.queue.size();
    }
}

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

总结

今天的的这个题目比较简单，滑动窗口的时候，求解的是平均值。还有一类题目是求解滑动窗口的最值，需要我们使用具有排序属性的数据结构，比如堆来快速求解，解体思路也应该清楚。
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【LeetCode】滑动窗口的平均值Java题解

题目描述

思路分析

通过代码

总结