给定一个数据序列(它可能有副本),一个固定大小的移动窗口,在每次迭代时从数据序列的开始移动窗口,使得(1)最老的数据元素被从窗口中移除,并且新的数据元素被推入窗口中(2)在每次移动时找到窗口内数据的中值。
这里窗口大小是7,我们称之为m。m =窗口大小n =序列中元素的数量,它可能是1000或10000
Median for 4, 6, 99, 10, 90, 12, 17,1,21,32 : 12
Median for 6, 99, 10, 90, 12, 17, 1,21,32 : 12
Median for 99, 10, 90, 12, 17, 1, 21,32 : 17
Median for 10, 90, 12, 17, 1, 21, 32 : 17
我每次都是在m个元素的快速排序的帮助下实现这个东西的,(三个元素的中间值作为支点)。但是这需要很多时间。每次需要分类时。我应该实现这里提到的最小和最大堆解决方案
Min-Max堆解决方案中的问题:
当一个新数据被推入窗口时,从其中一个堆中删除最旧的数据,并将新数据与最大和最小堆的顶部进行比较,以决定将数据放入哪个堆。然后,像第一次迭代一样找到中值。
> < li>
如何从堆中找到并删除最旧的数据,我们如何维护它。根据给定的示例,第二次4是最老的元素,第三次6是最老的元素。我们如何将它从堆中移除。
上述问题的后续问题,如何在堆中查找数据元素是一个问题。堆是二叉树,而不是二叉查找树。
任何帮助都将不胜感激。
编辑:我已经有了输入数据,所以没有插入发生。仅适用于固定大小的队列或窗口,不适用于实际输入序列。
谢谢
对于数据的运行中值(插入和删除都发生的移动窗口),对移动窗口中的元素使用单个二叉查找树而不是最小-最大堆可能更有用。
二叉查找树也是一个顺序统计树,存储在每个节点上根的子树的大小。
这棵树能够在O(log n)中进行插入、删除和中值计算。
在上面给出的示例中,每个操作的时间复杂度为O(log7)。
除了堆DS之外,还保存一个指针(或引用)队列,其中队列中的每个元素都指向表示堆中相关条目的节点。
将窗口移动 1 时:
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