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 。
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 update
操作的次数。
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()
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();
*/
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();
*/
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();
*/