2028. 找出缺失的观测数据

解法思路：模拟一

求出 n 份数据的平均值 avg (存在精度损失)，当平均值小于 1 或者大于 6 时直接返回空数组 return new int[0] ，然后Arrays.fill(ans, avg)将指定的 int 值分配给指定 int 型数组 的 每个元素，再 ans[i]++ 将剩余的数据（精度损失的数据）分摊，当某次观测数据大于 6 时直接返回空数组即可。

fill(int[] a, int val) 将指定的 int 值分配给指定 int 型数组的每个元素。

伪代码如下：

class Solution {
    public int[] missingRolls(int[] rolls, int mean, int n) {
        int[] ans = new int[n];//用于返回的整型数组
        int sum = mean * (n + rolls.length);//所有(m + n)份数据的总和
        int res = sum - sum(rolls);//n 份数据的总和

        int avg = res / n;//n 份数据的平均值(存在精度损失)
        if (avg < 1 || avg > 6) {
            return new int[0];//平均值小于 1 或者大于 6 时直接返回空数组
        }
        Arrays.fill(ans, avg);//将指定的 int 值分配给指定 int 型数组的每个元素。
        for (int i = 0; i < res - avg * n; i++) {
            ans[i]++;//将剩余的数据分摊
            if (ans[i] > 6) {
                return new int[0];//某次观测数据大于 6 时直接返回空数组
            }
        }

        return ans;
    }

    //计算已知 m 次数据的总和
    private int sum(int[] rolls) {
        int ans = 0;
        for (int a : rolls) {
            ans += a;
        }
        return ans;
    }
}

解法思路：模拟二

求出 n 份数据的平均值 avg (存在精度损失)，当 missingSum 满足 n ≤ missingSum ≤ 6×n 时，一定存在一种符合要求的答案，不满足时直接返回空数组 return new int[0]; ，然后再 ans[i] += avg + (i < remainder ? 1 : 0) 将数据分摊即可。

伪代码如下：

class Solution9 {
    public int[] missingRolls(int[] rolls, int mean, int n) {
        int[] ans = new int[n];
        int sum = mean * (n + rolls.length);
        int missSum = sum;
        for (int a : rolls) {
            missSum -= a;
        }

        if (missSum < n || missSum > 6 * n) {
            //当missingSum 满足 n ≤ missingSum ≤ 6×n 时，一定存在一种符合要求的答案
            return new int[0];
        }
        int avg = missSum / n;
        int remainder = missSum % n;//取余数
        //Arrays.fill(ans, avg);
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            ans[i] += avg + (i < remainder ? 1 : 0);
        }
        return ans;
    }
}

运行结果截图如下：