哈希表+有序集合
请看本题解的分析:
题目的关键是四大操作,其中 current/maximum/minimum 明示我们,数据流应有快速找到一些数据的能力:
- 时间戳最大的股票所对应的价格,即题目所定义的最新股票价格
- 在当前数据流节点,股票在所有时间戳的最高价格(最高价格的时间戳可能不真实,在下一个数据流节点,不真实的最高价格的时间戳价格变低/变高(被覆盖))
- 在当前数据流节点,股票在所有时间戳的最低价格
请了解数据结构:有序集合,插入其中的数据,会自动排序,在C++中multiset是可以存储重复数值的有序集合。multiset满足快速找到最高价格/最低价格的需求,还满足动态更新(数据流),可能有重复价格的需求,解决了上述2/3需求的能力。
最后,请看上述能力1的解决方案:
维护最大时间戳 maxTImestamp ,用于找到最大时间戳;维护哈希表unordered_map,存储时间戳->价格键值对。哈希表即符合流式存储,还可以 O ( 1 ) O(1) O(1) 时间找到最新股票价格,请读者多多练习,掌握哈希表的知识点。
class StockPrice {
public:StockPrice() {}void update(int timestamp, int price) {if (mp.count(timestamp)) { // 当前存在 此timestampmultiset<int>::iterator it = S.find(mp[timestamp]);S.erase(it);S.emplace(price); // S 插入 pricemp[timestamp] = price; // 更新时间戳对应价格} else { // 不存在 此timestampmaxTimestamp = max(maxTimestamp, timestamp); // 最大时间戳S.emplace(price);mp[timestamp] = price;}}int current() { // timestamp最大的股票价格return mp[maxTimestamp];}int maximum() { // 找到最高价格return *S.rbegin();}int minimum() { // 找到最低价格return * S.begin();}
private:int maxTimestamp;unordered_map<int, int> mp; // 时间戳 -> 价格 // 维护时间multiset<int> S; // 价格 // 维护最高和最低价格
};
时间复杂度 O ( l o g n ) / O ( 1 ) O(logn)/O(1) O(logn)/O(1) : n n n 是更新操作次数,和有序集合相关的操作( u p d a t e / m a x i m u n / m i n i m u m update/maximun/minimum update/maximun/minimum)的最坏时间复杂度 O ( l o g n ) O(logn) O(logn),和哈希表相关的操作( c u r r e n t current current)的时间复杂度 O ( 1 ) O(1) O(1) 。
空间复杂度 O ( n ) O(n) O(n) : 最坏空间复杂度 O ( n ) O(n) O(n) 。
AC
致语
- 理解思路很重要
- 读者有问题请留言,清墨看到就会回复的。