找出缺失的观测数据

题目描述：

现有一份 n + m 次投掷单个 六面 骰子的观测数据，骰子的每个面从 1 到 6 编号。观测数据中缺失了 n 份，你手上只拿到剩余 m 次投掷的数据。幸好你有之前计算过的这 n + m 次投掷数据的 平均值 。

给你一个长度为 m 的整数数组 rolls ，其中 rolls[i] 是第 i 次观测的值。同时给你两个整数 mean 和 n 。

返回一个长度为 n 的数组，包含所有缺失的观测数据，且满足这 n + m 次投掷的 平均值 是 mean 。如果存在多组符合要求的答案，只需要返回其中任意一组即可。如果不存在答案，返回一个空数组。

k 个数字的 平均值 为这些数字求和后再除以 k 。

注意 mean 是一个整数，所以 n + m 次投掷的总和需要被 n + m 整除。

示例 1：

输入：rolls = [3,2,4,3], mean = 4, n = 2
输出：[6,6]
解释：所有 n + m 次投掷的平均值是 (3 + 2 + 4 + 3 + 6 + 6) / 6 = 4 。
示例 2：

输入：rolls = [1,5,6], mean = 3, n = 4
输出：[2,3,2,2]
解释：所有 n + m 次投掷的平均值是 (1 + 5 + 6 + 2 + 3 + 2 + 2) / 7 = 3 。
示例 3：

输入：rolls = [1,2,3,4], mean = 6, n = 4
输出：[]
解释：无论丢失的 4 次数据是什么，平均值都不可能是 6 。
示例 4：

输入：rolls = [1], mean = 3, n = 1
输出：[5]
解释：所有 n + m 次投掷的平均值是 (1 + 5) / 2 = 3 。

提示：

m == rolls.length
1 <= n, m <= 105
1 <= rolls[i], mean <= 6

思路:

时间复杂度：O(n),空间复杂度O(n)

先求出平均数，然后如果不够就再每个加一直到满足条件。

代码:

func missingRolls(rolls []int, mean int, n int) []int {
    sum := 0
    n_ := len(rolls)
    for _,v := range rolls{
        sum += v
    }
    total := mean*(n_+n)
    ave := float64((total-sum)/n)
    if ave>6 || ave <=0{
        return []int{}
    }
    var res []int
    sum_2 := int(ave)*n
    for i:=0;i<n;i++{
        res = append(res, int(ave))
        
    }
    for i:=0;i<n;i++{
        if sum_2 == (total-sum){
            return res
        }
        res[i]++
        if res[i]>6 || res[i]<=1{
            return []int{}
        }
        sum_2++
    }
    return res
}

代码效率：

执行用时：140 ms, 在所有 Go 提交中击败了46.15%的用户
内存消耗：8.4 MB, 在所有 Go 提交中击败了100.00%的用户