1. 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 。提示：
m == rolls.length
1 <= n, m <= 10^5
1 <= rolls[i], mean <= 6

来源：力扣（LeetCode）
链接：https://leetcode-cn.com/problems/find-missing-observations
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2. 解题

class Solution {
public:vector<int> missingRolls(vector<int>& rolls, int mean, int n) {int sum = mean*(rolls.size()+n)-accumulate(rolls.begin(), rolls.end(),0);// n 个数的和if(sum > n*6 || sum < n) return {}; // 不够1 或者 超过6int v = sum/n;vector<int> ans(n, v);if(v == 6) return ans;sum -= n*v;for(int i = 0; sum; ++i){int add = min(sum, 6-v);ans[i] += add;sum -= add;}return ans;}
};

112 ms 110.9 MB C++

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