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我需要想一个数据结构,它可以有效地支持以下操作:
1) 加一个整数x
2) 删除一个具有最大频率的整数(如果有多个具有相同最大频率的元素则全部删除)。
我正在考虑实现一个线段树,其中每个节点存储其具有最大频率的子节点的索引。
任何有关如何解决此问题或应如何实现的想法或建议都将不胜感激。
最佳答案
我们可以使用数据结构的组合。用于维护频率映射的 HashMap ,其中键是整数,值是指向表示频率值和具有相同频率的整数集的“频率”节点的指针。频率节点将维护在按频率值排序的列表中。
频率节点可以定义为
class Freq {
int frequency;
Set<Integer> values_with_frequency;
Freq prev;
Freq next;
}
元素 HashMap 将包含以下形式的条目
Entry<Integer, Freq>
因此,对于数据集的快照,例如 a,b,c,b,d,d,a,e,a,f,b
其中字母表示整数,以下是数据结构的样子。
c -----> (1, [c, e, f])
|
|
e --
|
|
f --
a -----> (3, [a, b])
|
|
b --
d --> (2, [d])
Freq 节点将维护在链表中,例如 freq_nodes
, 按频率值排序。请注意,如下所述,在添加/删除操作时保持列表排序不需要任何 log(n) 操作。
add(x)
的方式, 和 delete_max_freq()
可以实现的操作如下
添加(x) :如果在 elements
中找不到 x map ,检查是否是 freq_nodes
的第一个元素包含频率为 1 的 Freq 对象。如果是这样,将 x 添加到 values_with_frequency
Freq 对象的集合。否则,创建一个新的 Freq 对象,将 1 作为频率值并将 x 添加到(现在只有单个元素)包装集 values_with_frequency
否则,(即如果 x 已经存在于 elements
映射中),按照元素中 x 对应的条目值中的指针指向 freq_nodes
中的 Freq 对象。 , 从 values_with_frequency
中删除 x Freq 对象的字段,记录 x 频率的当前值,即 elements.get(x).frequency
的值(在说 F 中保留此值)。如果设置values_with_frequency
由于此删除而呈现为空,请从 freq_nodes
中删除相应的节点链表。最后如果 freq_nodes
中的下一个 Freq 节点链表的频率为 F+1,只需将 x 添加到 values_with_frequency
下一个节点的字段。否则,只需创建一个 Freq 节点,就像在上面不存在频率为 1 的 Freq 节点的情况下所做的那样。
最后,添加条目 (x, Freq)
到 elements
map 。请注意,整个 add(x) 操作的时间复杂度为 O(1)。
下面是一系列 add() 操作以及数据结构的后续状态的示例。
添加(a)
a -> N1 : freq_nodes : |N1 (1, {a}) | ( N1 is actually a Freq object)
添加(b)
a -> N1 : freq_nodes : |N1 (1, {a, b}) |
b -> N1
添加(a)此时'a'指向N1,然而,它的当前频率是2,所以我们需要在DLL中的N1旁边插入一个节点N2,在从N1的values_with_frequency
中删除它之后。设置 {a,b}
a -> N2 : freq_nodes : |N1 (1, {b}) | --> |N2 (2, {a}) |
b -> N1
这里要注意的有趣的一点是,每当我们将现有元素的频率从 F 增加到 F+1 时,我们需要执行以下操作
if (next node has a higher frequency than F+1 or we have reached the end of the list):
create a new Freq node with frequency equal to F+1 (as is done above)
and insert it next to the current node
else :
add ‘a’ (the input to the add() operation) to the ```values_with_frequency``` set of the next node
delete_max_freq() 操作只涉及删除链表的最后一个条目 freq_nodes
,并遍历包装集中的键 values_with_frequency
从 elements
中删除相应的键 map 。此操作将花费 O(k) 时间,其中 k 是具有最大频率的元素数。
关于algorithm - 哪种数据结构有效地支持给定的操作,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/61175613/
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