leedcode05 找出缺失的观测数据(思路加详解)

一：题目

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 。

二：上码

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 这是保证每个点均小于 6//sum2 < n 这是保证每个数均为大于1整数if(sum2 > 6*n || sum2 < n){return {};}vector<int> res(n,sum2/n);//这一步做的是将剩下的数平均的分配到每个值上int cnt = sum2%n;for(int i = 0; i < cnt; i++){res[i]++;}return res;}
};