力扣：2028. 找出缺失的观测数据

2028. 找出缺失的观测数据

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 <= 105
• 1 <= rolls[i], mean <= 6

1、模拟

class Solution {
    public int[] missingRolls(int[] rolls, int mean, int n) {
        int len = rolls.length + n;
        int sum = 0;
        for(int i : rolls){
            sum += i;
        }
        int x = mean * len - sum;//计算缺失值总和
        //把x分为n份处于1到6的数
        if(6*n<x||x<n)return new int[]{};//如果全分6还剩，或是全分1都不够
        int[] ans = new int[n];
        int idx = 0;
        while(x-- > 0){//一个一个分
            ans[idx++] += 1;
            idx %= n;
        }
        return ans;
    }
}

2、优化模拟

class Solution {
    public int[] missingRolls(int[] rolls, int mean, int n) {
        int len = rolls.length + n;
        int sum = 0;
        for(int i : rolls){
            sum += i;
        }
        int x = mean * len - sum;//计算缺失值总和
        //把x分为n份处于1到6的数
        if(6*n<x||x<n)return new int[]{};//如果全分6还剩，或是全分1都不够
        int[] ans = new int[n];
        int idx = 0;
        int zheng = x/n;//算出x可以分为zheng个6
        int yu = x%n;//分完zheng个6后，还剩yu
        Arrays.fill(ans,zheng);//将数组统一赋值为zheng
        while(yu-- > 0){//将剩下的一个一个分
            ans[idx++] += 1;
        }
        return ans;
    }
}