Skip to content

Latest commit

 

History

History
298 lines (233 loc) · 8.66 KB

README.md

File metadata and controls

298 lines (233 loc) · 8.66 KB
Raw
comments difficulty edit_url rating source tags
true
中等
1831
第 262 场周赛 Q3
设计
哈希表
数据流
有序集合
堆（优先队列）

2034. 股票价格波动

English Version

题目描述

给你一支股票价格的数据流。数据流中每一条记录包含一个 时间戳 和该时间点股票对应的 价格 。

不巧的是，由于股票市场内在的波动性，股票价格记录可能不是按时间顺序到来的。某些情况下，有的记录可能是错的。如果两个有相同时间戳的记录出现在数据流中，前一条记录视为错误记录，后出现的记录 更正 前一条错误的记录。

请你设计一个算法，实现：

  • 更新 股票在某一时间戳的股票价格，如果有之前同一时间戳的价格，这一操作将 更正 之前的错误价格。
  • 找到当前记录里 最新股票价格 。最新股票价格 定义为时间戳最晚的股票价格。
  • 找到当前记录里股票的 最高价格 。
  • 找到当前记录里股票的 最低价格 。

请你实现 StockPrice 类：

  • StockPrice() 初始化对象，当前无股票价格记录。
  • void update(int timestamp, int price) 在时间点 timestamp 更新股票价格为 price 。
  • int current() 返回股票 最新价格 。
  • int maximum() 返回股票 最高价格 。
  • int minimum() 返回股票 最低价格 。

 

示例 1：

输入：
["StockPrice", "update", "update", "current", "maximum", "update", "maximum", "update", "minimum"]
[[], [1, 10], [2, 5], [], [], [1, 3], [], [4, 2], []]
输出：
[null, null, null, 5, 10, null, 5, null, 2]

解释：
StockPrice stockPrice = new StockPrice();
stockPrice.update(1, 10); // 时间戳为 [1] ，对应的股票价格为 [10] 。
stockPrice.update(2, 5);  // 时间戳为 [1,2] ，对应的股票价格为 [10,5] 。
stockPrice.current();     // 返回 5 ，最新时间戳为 2 ，对应价格为 5 。
stockPrice.maximum();     // 返回 10 ，最高价格的时间戳为 1 ，价格为 10 。
stockPrice.update(1, 3);  // 之前时间戳为 1 的价格错误，价格更新为 3 。
                          // 时间戳为 [1,2] ，对应股票价格为 [3,5] 。
stockPrice.maximum();     // 返回 5 ，更正后最高价格为 5 。
stockPrice.update(4, 2);  // 时间戳为 [1,2,4] ，对应价格为 [3,5,2] 。
stockPrice.minimum();     // 返回 2 ，最低价格时间戳为 4 ，价格为 2 。

 

提示：

  • 1 <= timestamp, price <= 109
  • update，current，maximum 和 minimum 总 调用次数不超过 105 。
  • current，maximum 和 minimum 被调用时，update 操作 至少 已经被调用过 一次 。

解法

方法一：哈希表 + 有序集合

我们定义以下几个数据结构或变量，其中：

  • d：表示一个哈希表，用于存储时间戳和对应的价格；
  • ls：表示一个有序集合，用于存储所有的价格；
  • last：表示最后一次更新的时间戳。

那么，我们可以得到以下几个操作：

  • update(timestamp, price)：更新时间戳 timestamp 对应的价格为 price。如果 timestamp 已经存在，那么我们需要先将其对应的价格从有序集合中删除，再将其更新为 price。否则，我们直接将其更新为 price。然后，我们需要更新 last 为 max(last, timestamp)。时间复杂度为 $O(\log n)$。
  • current()：返回 last 对应的价格。时间复杂度为 $O(1)$。
  • maximum()：返回有序集合中的最大值。时间复杂度为 $O(\log n)$。
  • minimum()：返回有序集合中的最小值。时间复杂度为 $O(\log n)$。

空间复杂度为 $O(n)$。其中，$n$ 为 update 操作的次数。

Python3

from sortedcontainers import SortedList


class StockPrice:
    def __init__(self):
        self.d = {}
        self.ls = SortedList()
        self.last = 0

    def update(self, timestamp: int, price: int) -> None:
        if timestamp in self.d:
            self.ls.remove(self.d[timestamp])
        self.d[timestamp] = price
        self.ls.add(price)
        self.last = max(self.last, timestamp)

    def current(self) -> int:
        return self.d[self.last]

    def maximum(self) -> int:
        return self.ls[-1]

    def minimum(self) -> int:
        return self.ls[0]


# Your StockPrice object will be instantiated and called as such:
# obj = StockPrice()
# obj.update(timestamp,price)
# param_2 = obj.current()
# param_3 = obj.maximum()
# param_4 = obj.minimum()

Java

class StockPrice {
    private Map<Integer, Integer> d = new HashMap<>();
    private TreeMap<Integer, Integer> ls = new TreeMap<>();
    private int last;

    public StockPrice() {
    }

    public void update(int timestamp, int price) {
        if (d.containsKey(timestamp)) {
            int old = d.get(timestamp);
            if (ls.merge(old, -1, Integer::sum) == 0) {
                ls.remove(old);
            }
        }
        d.put(timestamp, price);
        ls.merge(price, 1, Integer::sum);
        last = Math.max(last, timestamp);
    }

    public int current() {
        return d.get(last);
    }

    public int maximum() {
        return ls.lastKey();
    }

    public int minimum() {
        return ls.firstKey();
    }
}

/**
 * Your StockPrice object will be instantiated and called as such:
 * StockPrice obj = new StockPrice();
 * obj.update(timestamp,price);
 * int param_2 = obj.current();
 * int param_3 = obj.maximum();
 * int param_4 = obj.minimum();
 */

C++

class StockPrice {
public:
    StockPrice() {
    }

    void update(int timestamp, int price) {
        if (d.count(timestamp)) {
            ls.erase(ls.find(d[timestamp]));
        }
        d[timestamp] = price;
        ls.insert(price);
        last = max(last, timestamp);
    }

    int current() {
        return d[last];
    }

    int maximum() {
        return *ls.rbegin();
    }

    int minimum() {
        return *ls.begin();
    }

private:
    unordered_map<int, int> d;
    multiset<int> ls;
    int last = 0;
};

/**
 * Your StockPrice object will be instantiated and called as such:
 * StockPrice* obj = new StockPrice();
 * obj->update(timestamp,price);
 * int param_2 = obj->current();
 * int param_3 = obj->maximum();
 * int param_4 = obj->minimum();
 */

Go

type StockPrice struct {
	d    map[int]int
	ls   *redblacktree.Tree
	last int
}

func Constructor() StockPrice {
	return StockPrice{
		d:    make(map[int]int),
		ls:   redblacktree.NewWithIntComparator(),
		last: 0,
	}
}

func (this *StockPrice) Update(timestamp int, price int) {
	merge := func(rbt *redblacktree.Tree, key, value int) {
		if v, ok := rbt.Get(key); ok {
			nxt := v.(int) + value
			if nxt == 0 {
				rbt.Remove(key)
			} else {
				rbt.Put(key, nxt)
			}
		} else {
			rbt.Put(key, value)
		}
	}
	if v, ok := this.d[timestamp]; ok {
		merge(this.ls, v, -1)
	}
	this.d[timestamp] = price
	merge(this.ls, price, 1)
	this.last = max(this.last, timestamp)
}

func (this *StockPrice) Current() int {
	return this.d[this.last]
}

func (this *StockPrice) Maximum() int {
	return this.ls.Right().Key.(int)
}

func (this *StockPrice) Minimum() int {
	return this.ls.Left().Key.(int)
}

/**
 * Your StockPrice object will be instantiated and called as such:
 * obj := Constructor();
 * obj.Update(timestamp,price);
 * param_2 := obj.Current();
 * param_3 := obj.Maximum();
 * param_4 := obj.Minimum();
 */