具有快速搜索和插入的类似队列的数据结构答案

【问题标题】：Queue-like data structure with fast search and insertion具有快速搜索和插入的类似队列的数据结构
【发布时间】：2010-04-15 21:43:49
【问题描述】：

我需要一个具有以下属性的数据结构：

它包含整数。
不允许重复（也就是说，它最多存储任何整数中的一个）。
在达到最大尺寸后，第一个元素被删除。因此，如果容量为 3，那么这就是将其放入序列号时的样子： {}、{1}、{1、2}、{1、2、3}、{2、3、4}、{3、4、5} 等
只需要两个操作：将数字插入此容器 (INSERT) 并检查该数字是否已在容器中 (EXISTS)。 EXISTS 操作的数量预计约为 2 * INSERT 操作的数量。
我需要这些操作尽可能快。

对于这种情况，最快的数据结构或数据结构组合是什么？

【问题讨论】：

第一个元素是指最小元素还是最旧元素？

标签： performance data-structures

【解决方案1】：

听起来像是使用环形缓冲区进行存储的哈希表。

【讨论】：

+1 快速、可靠的响应。听起来结构也需要知道哪个元素是“第一个”，但这是一个很小的变化。

【解决方案2】：

O(1) 用于插入和查找 （如果最终需要，可以删除）。

数据结构：

包含整数的节点队列，实现为链表 (queue)

和

HashMap 将整数映射到 Queue 的链表节点 (hashmap)

插入：

if (queue.size >= MAX_SIZE) {
    // Remove oldest int from queue and hashmap
    hashmap.remove(queue.pop());
} else if (!hashmap.exists(newInt)) { // remove condition to allow dupes.
    // add new int to queue and hashmap if not already there
    Node n = new Node(newInt);
    queue.push(n);
    hashmap.add(newInt, n);
}

查找：

return hashmap.exists(lookupInt);

注意：使用此实现，您还可以在 O(1) 中删除整数，因为您所要做的就是在哈希图中查找节点，并将其从链表中删除（通过将其邻居链接在一起）。

【讨论】：

【解决方案3】：

你想要一个环形缓冲区，最好的方法是定义一个你想要的大小的数组，然后维护它的开始和结束位置的索引。

int *buffer = {0,0,0};
int start = 0;
int end = 0;
#define LAST_INDEX 2;

void insert(int data)
{
   buffer[end] = data;
   end = (end == LAST_INDEX) ? 0 : end++;
}
void remove_oldest()
{
   start = (start == LAST_INDEX) ? 0 : start++;    
}
void exists(int data)
{
   // search through with code to jump around the end if needed
}

start 总是指向第一项 end 总是指向最近的项目列表可能会覆盖数组的末尾

搜索 n 登录插入 1 删除 1

通过构建 Bloom 过滤器获得真正的极客标记 http://en.wikipedia.org/wiki/Bloom_filter 不保证 100% 准确，但比任何东西都快。

【讨论】：

Exists 耗时太长。它可以在 O(1) 而不是 O(nlogn) 中完成
似乎存在这种情况需要 O(n) - 我错过了什么吗？他的描述只是线性搜索……

【解决方案4】：

如果要删除最低值，请使用排序列表，如果元素数量过多，请删除最低值。

如果要删除最旧的值，请使用集合和队列。集合和队列都包含每个值的副本。如果值在集合中，则无操作。如果该值不在集合中，则将该值附加到队列中并将其添加到集合中。如果您超出了您的大小，请弹出队列并从集合中删除该值。

如果您需要将重复的值移到队列的后面，您需要从一个集合切换到一个哈希表，将值映射到稳定的迭代器到队列中，并能够从队列的中间移除。

或者，您可以使用排序列表和哈希表。您可以将 (id, value) 成对放入，然后将哈希表从 value 映射到 (id, value)，而不是仅仅将您的值放入排序列表中。 id 只会在每次插入后递增。当您在哈希表中找到匹配项时，您从列表中删除该 (id, value) 并在列表末尾添加一个新的 (id, value) 对。否则，您只需添加到列表的末尾，如果它太长，则从开头弹出。

【讨论】：