數組值的平均最大子集

Question

我正在研究計算數組的多個平均最大值的算法。該陣列包含時間/價值對，例如5小時內Garmin設備上記錄的HR數據。數據大約每秒一次，但是沒有保證頻率。一個例子是10分鐘平均最大值，這是最大平均10分鐘持續時間值。假設「平均值」只是本次討論的平均值。期望的平均最大值的持續時間是任意的，1分鐘，5分鐘，60分鐘。而且，我可能需要其中的很多 - 至少30個，但如果不是一個冗長的請求，最好是任何需求。

現在我有一個簡單的算法來計算價值：

1）開始在陣列的開頭和「走」着，直到子集等於或1元過去所需的持續時間。如果到達數組的末尾，則停止。

2）找出這些子集值的平均值。如果大於當前最大值，則存儲爲最大平均值。

3）從陣列左側移出一個值。

4）從1開始重複，直到數組結束。

它基本上計算每個可能的連續平均值並返回最大值。 它在每個持續時間都這樣做。它可以連續計算一個實際的平均值計算，而不是通過移除左邊的點並加上右邊來以某種方式滑動它，就像人們可以爲簡單移動平均值系列做的那樣。根據總陣列大小，每個平均最大值需要大約3-10秒。

我想知道如何優化這個。例如，所有平均最大值的序列將是1s值最高的指數曲線，並且下降直到滿足整個平均值。該曲線和所有值是否可以從一定數量的點內插？還是對上面的重計算還有其他一些優化但仍然保持準確性？

Answer 1

「它會連續計算一個實際的avg計算，而不是通過刪除左邊的點和增加右邊來以某種方式滑動它，就像一個簡單的移動平均值系列一樣。」

爲什麼不只是滑動它（即保持一個運行總和除以該總和中元素的數量）？