【语法】
一、机制原理
一行代码拆解:sum = sum + a[i] - a[i - k]。定长窗口的区间统计不必每个窗口重新循环:右端进一个新值、左端退一个旧值,两次加减窗口和就更新完毕。这一进一退把每窗 O(k) 的开销压成 O(1),整体从 O(n*k) 降到 O(n)。适用场景是求和与均值这类可逆运算;求最大值不能靠退值恢复,需要另请单调队列。前端里最近若干次点击的间隔均值、滚动日志的平均时长,都是滑动窗口的主场。
二、错误写法
-- 错误:每个窗口从零重算,重复劳动翻倍
for i = k, #samples do
local s = 0
for j = i - k + 1, i do
s = s + samples[j]
end
out[#out + 1] = s / k
end
三、正确写法
local function slidingAvg(samples, k)
local sum, out = 0, {}
for i = 1, #samples do
sum = sum + samples[i]
if i > k then
sum = sum - samples[i - k]
end
if i >= k then
out[#out + 1] = sum / k
end
end
return out
end
local label = panel:getChildByName("avgLabel")
label:setString(tostring(slidingAvg({1, 2, 3, 4, 5}, 3)[1]))
四、引擎验证
首个窗口均值 2,后续窗口两次加减完成更新,与重算结果逐项一致。
五、FAQ
问:求最大值能进退吗?
答:不能,退值无法恢复极值,改单调队列。
问:窗长怎么选?
答:按业务定义的"最近 N 次"来定。
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