class Solution {
public:
vector<int> missingRolls(vector<int>& rolls, int mean, int n) {
}
};
2028. 找出缺失的观测数据
现有一份 n + m 次投掷单个 六面 骰子的观测数据，骰子的每个面从 1 到 6 编号。观测数据中缺失了 n 份，你手上只拿到剩余 m 次投掷的数据。幸好你有之前计算过的这 n + m 次投掷数据的 平均值 。
给你一个长度为 m 的整数数组 rolls ，其中 rolls[i] 是第 i 次观测的值。同时给你两个整数 mean 和 n 。
返回一个长度为 n 的数组，包含所有缺失的观测数据，且满足这 n + m 次投掷的 平均值 是 mean 。如果存在多组符合要求的答案，只需要返回其中任意一组即可。如果不存在答案，返回一个空数组。
k 个数字的 平均值 为这些数字求和后再除以 k 。
注意 mean 是一个整数，所以 n + m 次投掷的总和需要被 n + m 整除。
示例 1：
输入：rolls = [3,2,4,3], mean = 4, n = 2 输出：[6,6] 解释：所有 n + m 次投掷的平均值是 (3 + 2 + 4 + 3 + 6 + 6) / 6 = 4 。
示例 2：
输入：rolls = [1,5,6], mean = 3, n = 4 输出：[2,3,2,2] 解释：所有 n + m 次投掷的平均值是 (1 + 5 + 6 + 2 + 3 + 2 + 2) / 7 = 3 。
示例 3：
输入：rolls = [1,2,3,4], mean = 6, n = 4 输出：[] 解释：无论丢失的 4 次数据是什么，平均值都不可能是 6 。
示例 4：
输入：rolls = [1], mean = 3, n = 1 输出：[5] 解释：所有 n + m 次投掷的平均值是 (1 + 5) / 2 = 3 。
提示：
m == rolls.length1 <= n, m <= 1051 <= rolls[i], mean <= 6原站题解
rust 解法, 执行用时: 49 ms, 内存消耗: 3.5 MB, 提交时间: 2024-05-27 09:20:54
impl Solution {
pub fn missing_rolls(rolls: Vec<i32>, mean: i32, n: i32) -> Vec<i32> {
let rem = mean * (n + rolls.len() as i32) - rolls.iter().sum::<i32>();
if rem < n || rem > n * 6 {
return vec![];
}
let avg = rem / n;
let extra = (rem % n) as usize;
let mut ans = vec![avg + 1; extra];
ans.extend(vec![avg; (n as usize) - extra]);
ans
}
}
cpp 解法, 执行用时: 106 ms, 内存消耗: 117.5 MB, 提交时间: 2024-05-27 09:20:42
class Solution {
public:
vector<int> missingRolls(vector<int>& rolls, int mean, int n) {
int rem = mean * (n + rolls.size()) - reduce(rolls.begin(), rolls.end());
if (rem < n || rem > n * 6) {
return {};
}
int avg = rem / n, extra = rem % n;
vector<int> ans(extra, avg + 1);
ans.insert(ans.end(), n - extra, avg);
return ans;
}
};
golang 解法, 执行用时: 204 ms, 内存消耗: 8.4 MB, 提交时间: 2023-05-10 10:41:39
func missingRolls(rolls []int, mean, n int) []int {
missingSum := mean * (n + len(rolls))
for _, roll := range rolls {
missingSum -= roll
}
if missingSum < n || missingSum > n*6 {
return nil
}
quotient, remainder := missingSum/n, missingSum%n
ans := make([]int, n)
for i := range ans {
ans[i] = quotient
if i < remainder {
ans[i]++
}
}
return ans
}
javascript 解法, 执行用时: 280 ms, 内存消耗: 60.1 MB, 提交时间: 2023-05-10 10:41:24
/**
* @param {number[]} rolls
* @param {number} mean
* @param {number} n
* @return {number[]}
*/
var missingRolls = function(rolls, mean, n) {
const m = rolls.length;
const sum = mean * (n + m);
let missingSum = sum;
for (const roll of rolls) {
missingSum -= roll;
}
if (missingSum < n || missingSum > 6 * n) {
return [];
}
const quotient = Math.floor(missingSum / n), remainder = missingSum % n;
const missing = new Array(n).fill(0);
for (let i = 0; i < n; i++) {
missing[i] = quotient + (i < remainder ? 1 : 0);
}
return missing;
};
java 解法, 执行用时: 3 ms, 内存消耗: 57.9 MB, 提交时间: 2023-05-10 10:41:12
class Solution {
public int[] missingRolls(int[] rolls, int mean, int n) {
int m = rolls.length;
int sum = mean * (n + m);
int missingSum = sum;
for (int roll : rolls) {
missingSum -= roll;
}
if (missingSum < n || missingSum > 6 * n) {
return new int[0];
}
int quotient = missingSum / n, remainder = missingSum % n;
int[] missing = new int[n];
for (int i = 0; i < n; i++) {
missing[i] = quotient + (i < remainder ? 1 : 0);
}
return missing;
}
}
python3 解法, 执行用时: 72 ms, 内存消耗: 21.4 MB, 提交时间: 2023-05-10 10:41:00
class Solution:
def missingRolls(self, rolls: List[int], mean: int, n: int) -> List[int]:
missingSum = mean * (n + len(rolls)) - sum(rolls)
if not n <= missingSum <= n * 6:
return []
quotient, remainder = divmod(missingSum, n)
return [quotient + 1] * remainder + [quotient] * (n - remainder)