1.编写基于CountWindow 的程序，分别观察滚动窗口和滑动窗口的输出结果，并解释原因。 socket 测试数据： java,1 java,2 java,3 ......

在Java中，`CountWindow`通常指的是一个用于计算一定时间窗口内元素数量的数据结构或算法。滚动窗口（Sliding Window）和滑动窗口（Moving Average）的概念在处理流式数据时很有用，比如在网络编程中，Socket接收实时数据并进行统计分析。

滚动窗口是指固定大小的窗口，在窗口的一端添加新元素的同时删除另一端的旧元素。例如，如果你有一个长度为5的窗口，每次添加新数据后，你会丢弃最远的一个数据点来保持窗口大小不变。

滑动窗口（如滑动平均），则是在每个时间步移动窗口，计算窗口内的平均值，而不是简单地添加和移除元素。例如，如果你要计算每5个数据点的平均值，那么窗口始终滑动到新的五个数据点的位置。

对于给定的Socket测试数据，你可以按照以下步骤编写程序：

1. 定义一个CountWindow类，它可能包含两个变量：一个存储当前窗口的数据列表，另一个存储窗口中的元素计数。窗口大小可以根据需求设置。

class CountWindow {
    List<Integer> window;
    int count;
    int size;

    public CountWindow(int size) {
        this.size = size;
        window = new ArrayList<>(size);
        count = 0;
    }

    public void addData(String data) {
        if (window.isEmpty()) {
            // 如果窗口为空，直接添加第一个元素
            window.add(Integer.parseInt(data));
        } else {
            // 滚动窗口，添加新元素，移除旧元素
            window.add(Integer.parseInt(data));
            window.remove(0);
            count++;
        }
    }

    // 计算窗口内的数据个数或其他统计信息
    public int getCount() { return count; }
}

2. 创建CountWindow实例，并使用Socket读取数据，按需添加到窗口：

CountWindow slidingWindow = new CountWindow(5); // 假设窗口大小为5

while (true) {
    String data = readFromSocket();
    slidingWindow.addData(data);

    // 输出滚动窗口的结果
    System.out.println("Current count in sliding window: " + slidingWindow.getCount());

    // 如果你想看滑动平均，你需要维护一个额外的列表来存储所有窗口的数据，然后计算平均
}

3. 对于滑动平均，你需要记录每个窗口内的所有数据，然后在滑动窗口的时候计算平均：

List<int[]> allWindows = new ArrayList<>(); // 存储所有窗口的数据

// ...在addData方法中...

if (allWindows.size() >= size) {
    int[] currentWindow = window.stream().mapToInt(Integer::intValue).toArray();
    double average = calculateAverage(currentWindow);
    // 输出滑动平均结果
    System.out.println("Sliding average: " + average);
}

// ...
private double calculateAverage(int[] data) {
    return Arrays.stream(data).average().orElse(Double.NaN);
}