找出缺失的观测数据（python）1

该问题涉及到了编程和概率统计的知识，主要是一个关于找出缺失数据的问题。具体来说，这是一个使用Python编程解决的LeetCode题目。下面将详细解释这个题目及其解题思路。 题目描述了一个情境，即有一系列六面骰子的投掷记录，由于某些原因，有n次观测数据丢失了。已知总共有n+m次投掷，手上有的m次观测数据存储在列表`rolls`中，而整个序列的平均值是`mean`。任务是根据这些信息找到所有缺失的n个观测值，使得所有n+m次投掷的平均值确实是`mean`。如果存在多种可能的答案，只需返回其中任意一种；如果不存在符合条件的答案，则返回一个空列表。 解题的关键在于理解平均值的计算方式和整数除法的性质。给定的`mean`是整数，意味着总和必须能被(n+m)整除。因此，所有n+m次投掷的总和应该是`(n+m)*mean`。已知m次投掷的总和是`sum(rolls)`，所以缺失的n次投掷的总和应该是`(n+m)*mean - sum(rolls)`。 接下来，我们需要确保缺失的观测值能够满足平均值为`mean`的要求。我们计算丢失部分的平均值`loss_avg`，即`(n+m)*mean - sum(rolls) / n`。这里需要注意的是，由于骰子的每个面的数值范围是1到6，因此丢失的观测值必须在这个范围内。同时，由于整数除法，`loss_avg`必须是1到6之间的整数，且丢失部分的余数`loss_rem`（即`(n+m)*mean - sum(rolls) % n`）应该为0，因为每个丢失的观测值都应该是`loss_avg`。 代码中的解决方案首先计算总和，然后计算丢失部分的和，接着判断是否存在可能的丢失观测值。如果丢失部分的和小于0，说明平均值不可能达到`mean`，返回空列表。接着，计算丢失部分的均值和余数。如果`loss_avg`小于等于6且余数为0，说明可以找到整数倍的`loss_avg`来填充丢失的观测值，直接返回`[loss_avg]*n`。如果`loss_avg`大于6或等于0且余数大于0，说明没有满足条件的观测值，返回空列表。如果`loss_avg`在1到5之间且余数不为0，那么需要在缺失的部分中增加`loss_rem`次`loss_avg+1`的观测值，其余位置填入`loss_avg`，并返回生成的列表。 这个题目结合了数学、概率和编程的知识，要求程序员具备一定的逻辑思维能力和对整数除法的理解。通过这个题目，我们可以练习如何处理实际问题，以及如何在限制条件下找到可行的解。