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股票价格波动
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…
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题型
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代码语言
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当前训练重点
中等 · 堆
答案摘要
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;
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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 <= 109update,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 。
解题思路
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 。current():返回last对应的价格。时间复杂度为 。maximum():返回有序集合中的最大值。时间复杂度为 。minimum():返回有序集合中的最小值。时间复杂度为 。
空间复杂度为 。其中, 为 update 操作的次数。
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()
复杂度分析
| 指标 | 值 |
|---|---|
| 时间 | Depends on the final approach |
| 空间 | Depends on the final approach |
面试官常问的追问
外企场景- question_mark
Understanding how to efficiently handle unordered data streams.
- question_mark
Familiarity with data structures like hash tables, heaps, and ordered sets.
- question_mark
Ability to design solutions that can handle data corrections without reordering the entire dataset.
常见陷阱
外企场景- error
Failing to account for efficient price correction handling, which could lead to incorrect maximum or minimum results.
- error
Not considering the potential impact of unordered data, causing slow updates and queries.
- error
Overcomplicating the solution with unnecessary structures, leading to poor performance.
进阶变体
外企场景- arrow_right_alt
What if we have a large number of queries and need to optimize for multiple updates and queries at once?
- arrow_right_alt
How would the solution change if the data were to be processed offline (all queries given at once)?
- arrow_right_alt
What if the price updates could be negative or zero, requiring extra validation?