C++程序寻找平均值最小的子数组

在处理数组问题时，我们常常需要从一个长度为n的数组中找到一个长度小于n的连续子数组，并对该子数组进行一些操作。而求该子数组中元素平均值最小的问题是其中一类经典问题。

这个问题有多种解法，其中一种是基于滑动窗口的方法。滑动窗口法，即维护一个可变大小的窗口，通过移动窗口的左右边界，在O(n)时间内找到所需的答案。

滑动窗口法的基本思想是：用两个指针表示窗口的左右边界，并保证左指针始终指向窗口内第一个元素，右指针指向窗口右边所包含的下一个元素。当窗口左右边界内元素的数量小于所需子数组的长度时，右指针不断后移直到元素数量符合要求；当元素数量符合要求时，计算子数组的平均值并更新结果，然后左指针向右移动一位，缩小窗口，再重新计算平均值，如此循环，直到右指针超出数组范围为止。

下面是使用滑动窗口法解决该问题的C++代码：

#include <vector>
using namespace std;

class Solution {
public:
    double findMaxAverage(vector<int>& nums, int k) {
        double ans = INT_MAX, sum = 0.0;
        for (int i = 0; i < nums.size(); i++) {
            sum += nums[i];
            if (i >= k - 1) {
                ans = min(ans, sum / k);
                sum -= nums[i - k + 1];
            }
        }
        return ans;
    }
};

该程序接受一个整型向量nums和一个整数k作为输入，返回nums中长度为k的子数组中平均值最小的值。

代码说明

第1行：包含所需头文件vector。
第3-9行：定义解决问题的函数findMaxAverage。该函数包含两个参数，一个整型向量nums和一个整数k，返回最小平均值。其中ans表示最小平均值，sum表示当前窗口中元素的总和。
第10行：循环扫描nums中的每一个元素，i为当前元素的下标。
第11行：将当前元素加入窗口中。
第12-13行：如果当前窗口大小为k，将当前窗口的平均值与之前结果进行比较并更新ans，然后将左指针指向的元素移除窗口，即从sum中减去nums[i-k+1]。
第14行：函数返回最小平均值。

示例

下面通过一个示例来演示代码的使用，该示例中，输入数组nums为[1,12,-5,-6,50,3]，k为4，期望输出为12.75。以下是示例的C++代码：

#include <iostream>
#include <vector>
using namespace std;

int main() {
    Solution sol;
    vector<int> nums = {1,12,-5,-6,50,3};
    int k = 4;
    double ans = sol.findMaxAverage(nums, k);
    cout << ans << endl;     // 输出：12.75
    return 0;
}

代码的输出结果为期望输出值12.75，演示了代码正确求解该问题的功能。

结论

我们根据滑动窗口法，使用C++语言实现了寻找数组中平均值最小子数组的程序。其中，使用指针表示窗口的左右边界，移动指针来实现滑动窗口，以此求出最小平均值。除了滑动窗口法，该问题还有其他解法，比如通过前缀和来优化时间复杂度，但是本篇文章并不会对其进行介绍。代码编写中，需要注意边界条件的判断，以及精度问题。此外，在应用该代码到其他问题时，需要对其进行适当的修改。

本篇文章的代码和示例应该可以帮助读者更好地理解滑动窗口法的应用，同时对于算法实现和代码编写有所帮助。