Java 不使用任何特殊数据结构计算移动平均数

我最近接受了一次采访，在采访中，我遇到了一种情况，在这种情况下，我需要计算给定时段的移动平均线。我提出了下面的解决方案，但面试官说他希望我在没有任何特殊数据结构的情况下这样做，因为DS会占用一些空间？在没有任何数据结构的情况下，还有其他更好的方法吗

public class MovingAverage {
  private final Queue<BigDecimal> window = new ArrayDeque<>();
  private final int period;
  private BigDecimal sum = BigDecimal.ZERO;

  public MovingAverage(int period) {
    this.period = period;
  }

  public void add(BigDecimal num) {
    sum = sum.add(num);
    window.add(num);
    if (window.size() > period) {
      sum = sum.subtract(window.remove());
    }
  }

  public BigDecimal getAverage() {
    if (window.isEmpty())
      return BigDecimal.ZERO;
    BigDecimal divisor = BigDecimal.valueOf(window.size());
    return sum.divide(divisor, 2, RoundingMode.HALF_UP);
  }
}

公共类移动平均值{
private final Queue window=new ArrayDeque（）；
私人最后整修期；
私有BigDecimal和=BigDecimal.0；
公共移动平均值（国际期间）{
这个周期=周期；
}
公共void add（BigDecimal num）{
sum=sum.add（num）；
window.add（num）；
if（window.size（）>period）{
sum=sum.subtract（window.remove（））；
}
}
公共BigDecimal getAverage（）{
if（window.isEmpty（））
返回BigDecimal.ZERO；
BigDecimal除数=BigDecimal.valueOf（window.size（））；
返回和除法（除数，2，取整模式，向上减半）；
}
}

固定长度数组是否算作“特殊数据结构”？如果没有，您可以这样做：

public class MovingAverage {
  private final BigDecimal[] window;
  private final int period;
  private int size;
  private int idx;
  private BigDecimal sum = BigDecimal.ZERO;

  public MovingAverage(int period) {
    this.period = period;
    window = new BigDecimal[period];
  }

  public void add(BigDecimal num) {    
    if(size < period)
      size += 1;
    else 
      sum = sum.subtract(window[idx]);

    sum = sum.add(num);
    window[idx++] = num;
    if(idx == period) idx = 0;
  }

  public BigDecimal getAverage() {
    if (size == 0)
      return BigDecimal.ZERO;
    BigDecimal divisor = BigDecimal.valueOf(size);
    return sum.divide(divisor, 2, RoundingMode.HALF_UP);
  }  
}

公共类移动平均值{
私有最终BigDecimal[]窗口；
私人最后整修期；
私有整数大小；
私有int idx；
私有BigDecimal和=BigDecimal.0；
公共移动平均值（国际期间）{
这个周期=周期；
窗口=新的大十进制[句点]；
}
公共void add（BigDecimal num）{
如果（大小<周期）
大小+=1；
其他的
总和=总和减去（窗口[idx]）；
sum=sum.add（num）；
窗口[idx++]=num；
如果（idx==周期）idx=0；
}
公共BigDecimal getAverage（）{
如果（大小==0）
返回BigDecimal.ZERO；
BigDecimal除数=BigDecimal.valueOf（大小）；
返回和除法（除数，2，取整模式，向上减半）；
}  
}

这里有很多解决方案，也许你可以找到；不，你需要以某种方式存储数据。他指的是不用排队就能完成吗？“没有任何特殊的数据结构”可能意味着面试官希望你们使用数组

ArrayDeque

只是数组的包装器，因此它使用的额外内存非常少，特别是与数组中的所有

BigDecimal

对象相比，因此与普通数组相比，

ArrayDeque

使用的额外内存非常小，不需要考虑。如果面试官坚持要考虑这个问题，告诉他们在这个问题上浪费时间是错误的但是，可以通过使用

new ArrayDeque（period+1）

@RamanMishra来管理

ArrayDeque

中的数组大小，使其不会过大，因为

ArrayDeque

为您处理队列方面的问题，所以您不必编写保留2个索引值的所有逻辑，我认为你做得完全正确。您为作业选择了正确的数据结构，并且（据我所知）实现了正确的解决方案。也许面试官希望你提出一个论点，为什么你的解决方案是最好的。我们必须在这里使用BigDecimal吗？使用double[]而不是BigDecimal，这样效率更高，怎么样？@john no如果您确信所有内容都可以放入一个double@john如果使用双精度，则会累积舍入误差，因为减去窗口末尾的数字可能无法完全取消窗口开头的加法。这需要一些额外的工作来修复。我不确定BigDecimal是否也有同样的问题。