【一看就会一写就废 指间算法】大小为 K 且平均值大于等于阈值的子数组数目—— 滑动窗口、数组

指尖划过的轨迹，藏着最细腻的答案~

题目：

给你一个整数数组 arr 和两个整数 k 和 threshold 。

请你返回长度为 k 且平均值大于等于 threshold 的子数组数目。

示例 1：

输入：arr = [2,2,2,2,5,5,5,8], k = 3, threshold = 4
输出：3
解释：子数组 [2,5,5],[5,5,5] 和 [5,5,8] 的平均值分别为 4，5 和 6 。其他长度为 3 的子数组的平均值都小于 4 （threshold 的值)。

示例 2：

输入：arr = [11,13,17,23,29,31,7,5,2,3], k = 3, threshold = 5
输出：6
解释：前 6 个长度为 3 的子数组平均值都大于 5 。注意平均值不是整数。

提示：

$1 <= arr.length <= 10^5$
$1 <= arr[i] <= 10^4$
$1 <= k <= arr.length$
$0 <= threshold <= 10^4$

分析：

本题所找的最大平均数，即是最大连续子数组的和。相当于从前k个元素开始，每次最前面丢掉一个，最后面增加一个，在这个过程中统计窗口k中的数字之和，这就是定长滑动窗口：窗口大小不变，恒定为k。 具体的由于本题有负数，因此我们可以将第一窗口的和初始化为统计的最大值ans，然后在遍历剩余的数字，更新最大值ans；而统计数量时为了避免出现小数的精度损失，我们可以计算定长滑动窗口的阈值k * threshold。

AC代码：

class Solution {
public:
    int numOfSubarrays(vector<int>& arr, int k, int threshold) {
        int ans = 0, sum = 0;
        for (int i = 0; i < k; i++) {
            sum += arr[i];
        }

        if (sum >= k * threshold) {
            ans++;
        }

        for (int i = k; i < arr.size(); i++) {
            sum -= arr[i - k];
            sum += arr[i];
            if (sum >= k * threshold) {
                ans ++;
            }
        }

        return ans;
    }
};