在m大小的窗口中查找最小n值的移动平均值

是一种数据处理方法，用于计算一系列数据中连续n个数据的平均值，并找出其中最小的平均值。这种方法常用于时间序列数据分析、信号处理、滑动窗口算法等领域。

移动平均值是一种平滑数据的方法，通过计算一定窗口大小内数据的平均值，可以减少数据的噪声和波动，提取出数据的趋势和周期性。在查找最小n值的移动平均值中，我们需要遍历数据序列，计算每个窗口内的平均值，并找出其中最小的平均值。

以下是一个可能的实现方式：

1. 定义窗口大小m和移动平均值个数n。
2. 遍历数据序列，从第m个数据开始，依次计算每个窗口内的平均值。
3. 维护一个最小平均值变量min_avg，初始值设为正无穷大。
4. 每次计算窗口内的平均值时，与min_avg进行比较，如果小于min_avg，则更新min_avg为当前平均值。
5. 继续遍历数据序列，直到最后一个窗口结束。
6. 返回最小平均值min_avg。

这种方法可以用于解决一些需要找出数据中最小n值的问题，例如在股票交易中找出最小n日的移动平均值，或者在传感器数据处理中找出最小n个数据的平均值。

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