股票价格波动：数据结构模拟指南

股票价格波动：数据结构模拟实战

在股票市场中，价格波动是常见的现象。如何准确捕捉和模拟这些波动对于投资者和交易员来说至关重要。本文将介绍一种使用数据结构模拟股票价格波动的有效方法。

数据结构选择

选择合适的数据结构对于模拟股票价格波动至关重要。数组或链表等线性数据结构显然无法满足要求，因为它们不支持随机访问。在这种情况下，平衡二叉树 是一个理想的选择。它允许高效的插入、删除和查找操作，从而使我们能够快速更新和访问价格数据。

算法设计

算法的核心步骤如下：

1. 创建一个平衡二叉树，其中每个节点代表股票价格在特定时间点的值。
2. 对于给定的时间序列，遍历数据并插入或更新平衡二叉树中的节点。
3. 提供查询接口，允许用户指定时间范围并检索相应的价格数据。

实现

以下是算法的 Python 实现：

import math
from collections import namedtuple

# 股票价格数据
PriceData = namedtuple("PriceData", ["time", "price"])

# 平衡二叉树节点
class Node:
    def __init__(self, price_data):
        self.data = price_data
        self.left = None
        self.right = None
        self.height = 1

# 平衡二叉树
class StockPrice:
    def __init__(self):
        self.root = None

    def insert(self, price_data):
        # 递归插入节点
        self._insert(price_data, self.root)

    def _insert(self, price_data, node):
        if not node:
            return Node(price_data)

        if price_data.time < node.data.time:
            node.left = self._insert(price_data, node.left)
        elif price_data.time > node.data.time:
            node.right = self._insert(price_data, node.right)
        else:
            node.data = price_data

        return self._rebalance(node)

    def find(self, time):
        # 递归查找节点
        return self._find(time, self.root)

    def _find(self, time, node):
        if not node:
            return None

        if time == node.data.time:
            return node.data.price
        elif time < node.data.time:
            return self._find(time, node.left)
        else:
            return self._find(time, node.right)

    def _height(self, node):
        return node.height if node else 0

    def _balance_factor(self, node):
        return self._height(node.left) - self._height(node.right)

    def _rotate_left(self, node):
        right_child = node.right
        node.right = right_child.left
        right_child.left = node
        node.height = max(self._height(node.left), self._height(node.right)) + 1
        right_child.height = max(self._height(right_child.left), self._height(right_child.right)) + 1
        return right_child

    def _rotate_right(self, node):
        left_child = node.left
        node.left = left_child.right
        left_child.right = node
        node.height = max(self._height(node.left), self._height(node.right)) + 1
        left_child.height = max(self._height(left_child.left), self._height(left_child.right)) + 1
        return left_child

    def _rebalance(self, node):
        balance_factor = self._balance_factor(node)

        # 左倾
        if balance_factor < -1:
            if self._balance_factor(node.left) > 0:
                node.left = self._rotate_left(node.left)
            node = self._rotate_right(node)
        # 右倾
        elif balance_factor > 1:
            if self._balance_factor(node.right) < 0:
                node.right = self._rotate_right(node.right)
            node = self._rotate_left(node)

        node.height = max(self._height(node.left), self._height(node.right)) + 1
        return node

例子

# 模拟股票价格波动
prices = [
    PriceData(1, 100),
    PriceData(3, 120),
    PriceData(5, 110),
    PriceData(7, 130),
    PriceData(9, 105),
    PriceData(11, 140),
]

# 使用平衡二叉树模拟
stock_prices = StockPrice()
for price in prices:
    stock_prices.insert(price)

# 查询特定时间的价格
print(stock_prices.find(4))  # 120
print(stock_prices.find(10))  # 105

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