滑动平均_滑动窗口问题最简单的教程
时间: 2023-07-30 16:06:00 浏览: 81
滑动平均是一种常见的数据处理技术,它可以平滑时间序列数据,并且可以在噪声较大的情况下提高信号的可靠性。滑动窗口则是实现滑动平均的重要工具之一。下面是一个最简单的滑动窗口问题的教程。
假设我们有一个长度为n的数组a,我们想要计算它的k个元素的滑动平均值。我们可以使用一个长度为k的滑动窗口来实现这个目标,具体步骤如下:
1.初始化一个长度为k的数组b,用于存储滑动窗口内的元素。
2.将数组a的前k个元素放入数组b中,计算它们的平均值。这个平均值就是我们要求的第一个滑动平均值。
3.将数组b中的第一个元素删除,并将a中下一个元素添加到b的末尾。
4.再次计算数组b中所有元素的平均值,这个平均值就是我们要求的第二个滑动平均值。
5.重复步骤3和4,直到我们计算出了所有的滑动平均值。
下面是一个Python代码示例:
```python
def sliding_window_average(a, k):
b = a[:k]
result = [sum(b)/k]
for i in range(k, len(a)):
b.pop(0)
b.append(a[i])
result.append(sum(b)/k)
return result
```
这个函数接受两个参数,一个是数组a,一个是滑动窗口的大小k。它返回一个列表,包含了所有的滑动平均值。
例如,如果我们有一个长度为10的数组a,它的元素依次为[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10],我们想要计算它的3个元素的滑动平均值,我们可以调用这个函数:
```python
sliding_window_average([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10], 3)
```
这个函数会返回一个包含了所有滑动平均值的列表,即:
[2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0, 7.0, 8.0]