Մեքենայական ուսուցում

F1-ի տեմպի դելտան

F1-ի թիմերից մեկը մարզում է ML մոդել՝ յուրաքանչյուր շրջանի արդյունավետությունը կանխատեսելու համար։ Ձեր խնդիրն է մշակել մի feature (հատկանիշ), որը մոդելին տեղեկություն կհաղորդի յուրաքանչյուր շրջանի և վերջին շրջանների տեմպի համեմատության մասին։ Այդ նպատակով դուք որոշում եք յուրաքանչյուր շրջանի ժամանակը համեմատել իրեն նախորդող ամենավերջին շրջանների միջին ժամանակի հետ։ Այդպես մոդելը կկարողանա սովորել՝ մեքենայի տեմպը արագանում է, թե դանդաղում։

Մուտքի առաջին տողում տրված են երկու ամբողջ թիվ՝ n՝ գրանցված շրջանների ընդհանուր քանակը, և w՝ պատուհանի չափը, թե քանի նախորդ շրջան պետք է միջինացնել (1 ≤ w ≤ n).

Երկրորդ տողում տրված են n հատ բացատանիշով բաժանված իրական թվեր՝ շրջանների ժամանակները։

Յուրաքանչյուր շրջանի համար դիտարկեք մինչև w նախորդ շրջանները և հաշվեք դրանց միջինը։ Եթե նախորդող շրջաններ չկան, ապա միջինը համարեք 0։ Այնուհետև, տպեք ընթացիկ շրջանի ժամանակի և նախորդների միջինի տարբերությունը։

Մուտք

Ելք

5 3
90 88 92 91 89

90
-2
3
1
-1.333

4 2
1.0 1.2 1.1 0.9

1
0.2
0
-0.25

Constraints

Time limit: 2 seconds

Memory limit: 512 MB

Output limit: 1 MB

To check your solution you need to sign in
Sign in to continue