LeetCode 2034：股票价格波动：使用哈希表、有序集合和优先队列解决算法题

闲谈

2023-10-17 03:47:40

简介

LeetCode 2034：股票价格波动，是一个算法题，要求您设计一个数据结构来跟踪股票价格的波动。给定一个股票价格的时间序列，您需要能够回答以下查询：

过去一段时间内股票价格的最高值
过去一段时间内股票价格的最低值
过去一段时间内股票价格的平均值

解决方案

为了解决这个问题，我们可以使用哈希表、有序集合和优先队列这三种数据结构。哈希表用于存储股票价格的时间戳和价格。有序集合用于存储股票价格的最高值和最低值。优先队列用于存储股票价格的平均值。

具体来说，我们可以使用以下步骤来解决这个问题：

初始化哈希表、有序集合和优先队列。
对于给定的股票价格时间序列，依次处理每个时间戳和价格。
将时间戳和价格添加到哈希表中。
将价格添加到有序集合中。
将价格添加到优先队列中。
对于给定的查询，我们可以使用以下步骤来回答：
- 过去一段时间内股票价格的最高值：从有序集合中获取最大值。
- 过去一段时间内股票价格的最低值：从有序集合中获取最小值。
- 过去一段时间内股票价格的平均值：从优先队列中获取平均值。

实现细节

以下是使用哈希表、有序集合和优先队列解决LeetCode 2034题的Python代码示例：

import heapq

class StockPrice:

    def __init__(self):
        self.timestamp_to_price = {}
        self.max_prices = []
        self.min_prices = []
        self.sum_prices = 0
        self.count = 0

    def update(self, timestamp: int, price: int) -> None:
        self.timestamp_to_price[timestamp] = price

        heapq.heappush(self.max_prices, -price)
        heapq.heappush(self.min_prices, price)

        self.sum_prices += price
        self.count += 1

    def current(self) -> int:
        return self.timestamp_to_price[max(self.timestamp_to_price)]

    def maximum(self) -> int:
        return -heapq.heappop(self.max_prices)

    def minimum(self) -> int:
        return heapq.heappop(self.min_prices)

    def average(self) -> float:
        return self.sum_prices / self.count


# 测试代码
stock_price = StockPrice()
stock_price.update(1, 10)
stock_price.update(2, 20)
stock_price.update(3, 30)

print(stock_price.current())  # 输出：30
print(stock_price.maximum())  # 输出：30
print(stock_price.minimum())  # 输出：10
print(stock_price.average())  # 输出：20.0