我正在尝试从arraylist计算正平均值。它从数组列表中获取值,但仅在测试时计算“正”数
Integer[] array = new Integer[]{3, 2, -4, -7};
ArrayList<Integer> arrayList = new ArrayList<Integer>(Arrays.asList(array));
System.out.printf(averagePositive(arrayList));
我已经尝试过使用Abs,但是没有用。
public static double averagePositive(ArrayList<Integer> values) {
if (values == null || values.isEmpty())
return 0.0;
int sum = 0;
int n = values.size();
for (int i = 0; i < n ; i++)
if (values.get(i) > 0.0) {
sum += values.get(i);
}
return ((double) sum) / n;
}
我想要的输出是2.50但得到1.25
答案 0 :(得分:2)
您应该算出正数,然后除以该数,而不是除以n
:
int count = 0;
for (int i = 0; i < n ; i++) {
if (values.get(i) > 0.0) {
sum += values.get(i);
count++;
}
}
if (count > 0) {
return ((double) sum) / count;
} else {
return 0;
}
答案 1 :(得分:1)
您的n
等于数组的大小。相反,它应该是总数的正数
public static void main(String[] args) {
Integer[] array = new Integer[] { 3, 2, -4, -7 };
ArrayList arrayList = new ArrayList(Arrays.asList(array));
System.out.println(averagePositive(arrayList));
}
public static double averagePositive(ArrayList<Integer> values) {
if (values == null || values.isEmpty())
return 0.0;
int sum = 0;
int n = 0;
for (int i = 0; i < values.size(); i++)
if (values.get(i) > 0.0) {
sum += values.get(i);
n++;
}
return ((double) sum) / n;
}
答案 2 :(得分:0)
您的代码几乎正确。您唯一缺少的部分是要平均取正元素,因此您的情况下元素总数应为2。您应该只计算积极因素,例如:
int n = 0;
for (int i = 0; i < n ; i++)
if (values.get(i) > 0.0) {
sum += values.get(i);
n++;
}
这应该可以解决问题。
答案 3 :(得分:0)
您需要将总和除以正数,而不是总大小。
public static double averagePositive(ArrayList<Integer> values) {
if (values == null || values.isEmpty())
return 0.0;
int sum = 0;
int positive_n = 0;
for (int i = 0; i < n ; i++)
if (values.get(i) > 0.0) {
sum += values.get(i);
positive_n++;
}
return ((double) sum) / positive_n;
}
答案 4 :(得分:0)
您应该算出您拥有多少个正值,而不是除以列表大小:
int positiveCount = 0;
for (int i = 0; i < n ; i++)
if (values.get(i) > 0.0) {
sum += values.get(i);
positiveCount++;
}
return ((double) sum) / positiveCount;
或者您可以使用流:
public static double averagePositive(List<Integer> values) {
return values.stream()
.filter(d -> d > 0.0)
.mapToDouble(Function.identity())
.average().orElse(0.0);
}