c++ - 数値配列の最大差を見つけるアルゴリズム

Question

私は数百万の数字の配列を持っています。

double* const data = new double (3600000);

配列を反復処理して、範囲 (配列内の最大値から最小値を引いた値) を見つける必要があります。ただし、落とし穴があります。最小値と最大値が互いに 1,000 サンプル以内にある範囲を見つけたいだけです。

したがって、次の最大値を見つける必要があります: range(data + 0, data + 1000), range(data + 1, data + 1001), range(data + 2, data + 1002), ...., range(data + 3599000、データ + 3600000)。

それが理にかなっていることを願っています。基本的には上記のようにできますが、もっと効率的なアルゴリズムがあれば探しています。上記のアルゴリズムはO(n)だと思いますが、最適化できる感じです。私が遊んでいるアイデアは、最新の最大値と最小値、およびそれらがどれだけ遡るかを追跡し、必要な場合にのみバックトラックすることです。

これを C++ でコーディングしますが、疑似コードの優れたアルゴリズムでも問題ありません。また、私が見つけようとしているこの番号に名前がある場合は、それが何なのか知りたいです。

ありがとう。

Answer 1

このタイプの質問は、ストリーミングアルゴリズムと呼ばれるアルゴリズムのブランチに属しています。これは、O（n）ソリューションを必要とするだけでなく、データの1回のパスで作業する必要がある問題の研究です。データはアルゴリズムへのストリームとして入力され、アルゴリズムはすべてのデータを保存することができず、その後、データは永久に失われます。アルゴリズムは、たとえば最小値や中央値など、データに関する何らかの回答を取得する必要があります。

具体的には、ストリーム上のウィンドウで最大値（またはより一般的には文献では最小値）を探しています。

これは、彼らが何をしようとしているのかというサブ問題としてこの問題に言及している記事のプレゼンテーションです。それはあなたにいくつかのアイデアを与えるかもしれません。

解決策の概要はそのようなものだと思います-各ステップで1つの要素がウィンドウに挿入され、もう1つが反対側（スライディングウィンドウ）から削除されるストリーム上でウィンドウを維持します。実際にメモリに保持するアイテムは、ウィンドウ内の1000アイテムのすべてではなく、最小（または最大）になるための適切な候補となる選択された代表です。

記事を読む。少し複雑ですが、2〜3回読んだ後、コツをつかむことができます。

Answer 2

あなたが説明するアルゴリズムは実際にはO（N）ですが、定数が高すぎると思います。合理的に見える別の解決策は、O（N * log（N））アルゴリズムを次のように使用することです。

* create sorted container (std::multiset) of first 1000 numbers
* in loop (j=1, j<(3600000-1000); ++j)
   - calculate range
   - remove from the set number which is now irrelevant (i.e. in index *j - 1* of the array)
   - add to set new relevant number  (i.e. in index *j+1000-1* of the array)

定数がはるかに低いので、もっと速くなるはずだと思います。

Answer 3

これは最小キュー (First-In, First-Out = FIFO) の優れたアプリケーションであり、償却された一定時間の更新を使用して、含まれる最小要素を同時に追跡できます。もちろん、max-queue も基本的には同じものです。

このデータ構造が整ったら、(過去 1000 要素の) CurrentMax から CurrentMin を差し引いたものを検討し、それを BestSoFar として保存してから、新しい値をプッシュして古い値をポップし、もう一度チェックします。このようにして、最終的な値が質問の解になるまで、BestSoFar を更新し続けます。1 つのステップごとに償却定数時間がかかるため、全体が線形であり、私が知っている実装では適切なスカラー定数があります (高速です)。

min-queue に関するドキュメントは知りません。これは、同僚と協力して思いついたデータ構造です。データの連続した各サブシーケンス内の最小要素のバイナリ ツリーを内部的に追跡することで実装できます。構造の一方の端からのみデータをポップするという問題が単純化されます。

詳細に興味がある場合は、それらを提供するように努めることができます。このデータ構造をarxivの論文として書き上げようと考えていました。また、Tarjan などは以前に、ここで機能するより強力な min-deque 構造に到達しましたが、実装ははるかに複雑であることにも注意してください。「mindeque」でグーグル検索すると、Tarjan 氏らの研究について読むことができます。

Answer 4

この問題を解決するために考えられる最も効率的なアルゴリズムは、実際のコードと実際のタイミングを使用することであるかどうかを確認することにしました。最初に、循環バッファーを使用して前のn個のエントリの最小/最大を追跡する単純なソリューションと、速度を測定するためのテストハーネスを作成しました。単純なソリューションでは、各データ値が最小/最大値のセットと比較されるため、window_size * countテスト（元の質問のウィンドウサイズは1000、countは3600000）についてです。

それから私はそれをより速くする方法を考えました。最初に、fifoキューを使用してwindow_size値を格納し、リンクリストを使用して値を昇順で格納するソリューションを作成しました。リンクリスト内の各ノードはキュー内のノードでもあります。データ値を処理するために、FIFOの最後にあるアイテムがリンクリストとキューから削除されました。新しい値がキューの先頭に追加され、線形検索を使用してリンクリスト内の位置が検索されました。最小値と最大値は、リンクリストの最初と最後から読み取ることができます。これは高速でしたが、window_sizeを大きくすると（つまり線形に）適切にスケーリングできませんでした。

そこで、アルゴリズムの検索部分を高速化するために、システムにバイナリツリーを追加することにしました。window_size=1000およびcount=3600000の最終的なタイミングは次のとおりです。

Simple: 106875
Quite Complex: 1218
Complex: 1219

これは予想通りであり、予想外でした。ソートされたリンクリストを使用すると、セルフバランシングツリーを持つオーバーヘッドがより迅速な検索の利点を相殺しなかったという点で予期せぬことに役立ちました。ウィンドウサイズを大きくして後者の2つを試してみたところ、window_sizeが100000になるまで、は常にほぼ同じであることがわかりました。

アルゴリズムについての理論化は1つのことであり、アルゴリズムの実装は別のことであることを示しています。

とにかく、興味のある人のために、ここに私が書いたコードがあります（かなりあります！）：

Range.h：

#include <algorithm>
#include <iostream>
#include <ctime>

using namespace std;

//  Callback types.
typedef void (*OutputCallback) (int min, int max);
typedef int (*GeneratorCallback) ();

//  Declarations of the test functions.
clock_t Simple (int, int, GeneratorCallback, OutputCallback);
clock_t QuiteComplex (int, int, GeneratorCallback, OutputCallback);
clock_t Complex (int, int, GeneratorCallback, OutputCallback);

main.cpp：

#include "Range.h"

int
  checksum;

//  This callback is used to get data.
int CreateData ()
{
  return rand ();
}

//  This callback is used to output the results.
void OutputResults (int min, int max)
{
  //cout << min << " - " << max << endl;
  checksum += max - min;
}

//  The program entry point.
void main ()
{
  int
    count = 3600000,
    window = 1000;

  srand (0);
  checksum = 0;
  std::cout << "Simple: Ticks = " << Simple (count, window, CreateData, OutputResults) << ", checksum = " << checksum << std::endl;
  srand (0);
  checksum = 0;
  std::cout << "Quite Complex: Ticks = " << QuiteComplex (count, window, CreateData, OutputResults) << ", checksum = " << checksum << std::endl;
  srand (0);
  checksum = 0;
  std::cout << "Complex: Ticks = " << Complex (count, window, CreateData, OutputResults) << ", checksum = " << checksum << std::endl;
}

Simple.cpp：

#include "Range.h"

//  Function to actually process the data.
//  A circular buffer of min/max values for the current window is filled
//  and once full, the oldest min/max pair is sent to the output callback
//  and replaced with the newest input value. Each value inputted is 
//  compared against all min/max pairs.
void ProcessData
(
  int count,
  int window,
  GeneratorCallback input,
  OutputCallback output,
  int *min_buffer,
  int *max_buffer
)
{
  int
    i;

  for (i = 0 ; i < window ; ++i)
  {
    int
      value = input ();

    min_buffer [i] = max_buffer [i] = value;

    for (int j = 0 ; j < i ; ++j)
    {
      min_buffer [j] = min (min_buffer [j], value);
      max_buffer [j] = max (max_buffer [j], value);
    }
  }

  for ( ; i < count ; ++i)
  {
    int
      index = i % window;

    output (min_buffer [index], max_buffer [index]);

    int
      value = input ();

    min_buffer [index] = max_buffer [index] = value;

    for (int k = (i + 1) % window ; k != index ; k = (k + 1) % window)
    {
      min_buffer [k] = min (min_buffer [k], value);
      max_buffer [k] = max (max_buffer [k], value);
    }
  }

  output (min_buffer [count % window], max_buffer [count % window]);
}

//  A simple method of calculating the results.
//  Memory management is done here outside of the timing portion.
clock_t Simple
(
  int count,
  int window,
  GeneratorCallback input,
  OutputCallback output
)
{
  int
    *min_buffer = new int [window],
    *max_buffer = new int [window];

  clock_t
    start = clock ();

  ProcessData (count, window, input, output, min_buffer, max_buffer);

  clock_t
    end = clock ();

  delete [] max_buffer;
  delete [] min_buffer;

  return end - start;
}

QuiteComplex.cpp：

#include "Range.h"

template <class T>
class Range
{
private:
  //  Class Types

  //  Node Data
  //  Stores a value and its position in various lists.
  struct Node
  {
    Node
      *m_queue_next,
      *m_list_greater,
      *m_list_lower;

    T
      m_value;
  };

public:
  //  Constructor
  //  Allocates memory for the node data and adds all the allocated
  //  nodes to the unused/free list of nodes.
  Range
  (
    int window_size
  ) :
    m_nodes (new Node [window_size]),
    m_queue_tail (m_nodes),
    m_queue_head (0),
    m_list_min (0),
    m_list_max (0),
    m_free_list (m_nodes)
  {
    for (int i = 0 ; i < window_size - 1 ; ++i)
    {
      m_nodes [i].m_list_lower = &m_nodes [i + 1];
    }

    m_nodes [window_size - 1].m_list_lower = 0;
  }

  //  Destructor
  //  Tidy up allocated data.
  ~Range ()
  {
    delete [] m_nodes;
  }

  //  Function to add a new value into the data structure.
  void AddValue
  (
    T value
  )
  {
    Node
      *node = GetNode ();

    //  clear links
    node->m_queue_next = 0;

    //  set value of node
    node->m_value = value;

    //  find place to add node into linked list
    Node
      *search;

    for (search = m_list_max ; search ; search = search->m_list_lower)
    {
      if (search->m_value < value)
      {
        if (search->m_list_greater)
        {
          node->m_list_greater = search->m_list_greater;
          search->m_list_greater->m_list_lower = node;
        }
        else
        {
          m_list_max = node;
        }

        node->m_list_lower = search;
        search->m_list_greater = node;
      }
    }

    if (!search)
    {
      m_list_min->m_list_lower = node;
      node->m_list_greater = m_list_min;
      m_list_min = node;
    }
  }

  //  Accessor to determine if the first output value is ready for use.
  bool RangeAvailable ()
  {
    return !m_free_list;
  }

  //  Accessor to get the minimum value of all values in the current window.
  T Min ()
  {
    return m_list_min->m_value;
  }

  //  Accessor to get the maximum value of all values in the current window.
  T Max ()
  {
    return m_list_max->m_value;
  }

private:
  //  Function to get a node to store a value into.
  //  This function gets nodes from one of two places:
  //    1. From the unused/free list
  //    2. From the end of the fifo queue, this requires removing the node from the list and tree
  Node *GetNode ()
  {
    Node
      *node;

    if (m_free_list)
    {
      //  get new node from unused/free list and place at head
      node = m_free_list;

      m_free_list = node->m_list_lower;

      if (m_queue_head)
      {
        m_queue_head->m_queue_next = node;
      }

      m_queue_head = node;
    }
    else
    {
      //  get node from tail of queue and place at head
      node = m_queue_tail;

      m_queue_tail = node->m_queue_next;
      m_queue_head->m_queue_next = node;
      m_queue_head = node;

      //  remove node from linked list
      if (node->m_list_lower)
      {
        node->m_list_lower->m_list_greater = node->m_list_greater;
      }
      else
      {
        m_list_min = node->m_list_greater;
      }

      if (node->m_list_greater)
      {
        node->m_list_greater->m_list_lower = node->m_list_lower;
      }
      else
      {
        m_list_max = node->m_list_lower;
      }
    }

    return node;
  }

  //  Member Data.
  Node
    *m_nodes,
    *m_queue_tail,
    *m_queue_head,
    *m_list_min,
    *m_list_max,
    *m_free_list;
};

//  A reasonable complex but more efficent method of calculating the results.
//  Memory management is done here outside of the timing portion.
clock_t QuiteComplex
(
  int size,
  int window,
  GeneratorCallback input,
  OutputCallback output
)
{
  Range <int>
    range (window);

  clock_t
    start = clock ();

  for (int i = 0 ; i < size ; ++i)
  {   
    range.AddValue (input ());

    if (range.RangeAvailable ())
    {
      output (range.Min (), range.Max ());
    }
  }

  clock_t
    end = clock ();

  return end - start;
}

Complex.cpp：

#include "Range.h"

template <class T>
class Range
{
private:
  //  Class Types

  //  Red/Black tree node colours.
  enum NodeColour
  {
    Red,
    Black
  };

  //  Node Data
  //  Stores a value and its position in various lists and trees.
  struct Node
  {
    //  Function to get the sibling of a node.
    //  Because leaves are stored as null pointers, it must be possible
    //  to get the sibling of a null pointer. If the object is a null pointer
    //  then the parent pointer is used to determine the sibling.
    Node *Sibling
    (
      Node *parent
    )
    {
      Node
        *sibling;

      if (this)
      {
        sibling = m_tree_parent->m_tree_less == this ? m_tree_parent->m_tree_more : m_tree_parent->m_tree_less;
      }
      else
      {
        sibling = parent->m_tree_less ? parent->m_tree_less : parent->m_tree_more;
      }

      return sibling;
    }

    //  Node Members
    Node
      *m_queue_next,
      *m_tree_less,
      *m_tree_more,
      *m_tree_parent,
      *m_list_greater,
      *m_list_lower;

    NodeColour
      m_colour;

    T
      m_value;
  };

public:
  //  Constructor
  //  Allocates memory for the node data and adds all the allocated
  //  nodes to the unused/free list of nodes.
  Range
  (
    int window_size
  ) :
    m_nodes (new Node [window_size]),
    m_queue_tail (m_nodes),
    m_queue_head (0),
    m_tree_root (0),
    m_list_min (0),
    m_list_max (0),
    m_free_list (m_nodes)
  {
    for (int i = 0 ; i < window_size - 1 ; ++i)
    {
      m_nodes [i].m_list_lower = &m_nodes [i + 1];
    }

    m_nodes [window_size - 1].m_list_lower = 0;
  }

  //  Destructor
  //  Tidy up allocated data.
  ~Range ()
  {
    delete [] m_nodes;
  }

  //  Function to add a new value into the data structure.
  void AddValue
  (
    T value
  )
  {
    Node
      *node = GetNode ();

    //  clear links
    node->m_queue_next = node->m_tree_more = node->m_tree_less = node->m_tree_parent = 0;

    //  set value of node
    node->m_value = value;

    //  insert node into tree
    if (m_tree_root)
    {
      InsertNodeIntoTree (node);
      BalanceTreeAfterInsertion (node);
    }
    else
    {
      m_tree_root = m_list_max = m_list_min = node;
      node->m_tree_parent = node->m_list_greater = node->m_list_lower = 0;
    }

    m_tree_root->m_colour = Black;
  }

  //  Accessor to determine if the first output value is ready for use.
  bool RangeAvailable ()
  {
    return !m_free_list;
  }

  //  Accessor to get the minimum value of all values in the current window.
  T Min ()
  {
    return m_list_min->m_value;
  }

  //  Accessor to get the maximum value of all values in the current window.
  T Max ()
  {
    return m_list_max->m_value;
  }

private:
  //  Function to get a node to store a value into.
  //  This function gets nodes from one of two places:
  //    1. From the unused/free list
  //    2. From the end of the fifo queue, this requires removing the node from the list and tree
  Node *GetNode ()
  {
    Node
      *node;

    if (m_free_list)
    {
      //  get new node from unused/free list and place at head
      node = m_free_list;

      m_free_list = node->m_list_lower;

      if (m_queue_head)
      {
        m_queue_head->m_queue_next = node;
      }

      m_queue_head = node;
    }
    else
    {
      //  get node from tail of queue and place at head
      node = m_queue_tail;

      m_queue_tail = node->m_queue_next;
      m_queue_head->m_queue_next = node;
      m_queue_head = node;

      //  remove node from tree
      node = RemoveNodeFromTree (node);
      RebalanceTreeAfterDeletion (node);

      //  remove node from linked list
      if (node->m_list_lower)
      {
        node->m_list_lower->m_list_greater = node->m_list_greater;
      }
      else
      {
        m_list_min = node->m_list_greater;
      }

      if (node->m_list_greater)
      {
        node->m_list_greater->m_list_lower = node->m_list_lower;
      }
      else
      {
        m_list_max = node->m_list_lower;
      }
    }

    return node;
  }

  //  Rebalances the tree after insertion
  void BalanceTreeAfterInsertion
  (
    Node *node
  )
  {
    node->m_colour = Red;

    while (node != m_tree_root && node->m_tree_parent->m_colour == Red)
    {
      if (node->m_tree_parent == node->m_tree_parent->m_tree_parent->m_tree_more)
      {
        Node
          *uncle = node->m_tree_parent->m_tree_parent->m_tree_less;

        if (uncle && uncle->m_colour == Red)
        {
          node->m_tree_parent->m_colour = Black;
          uncle->m_colour = Black;
          node->m_tree_parent->m_tree_parent->m_colour = Red;
          node = node->m_tree_parent->m_tree_parent;
        }
        else
        {
          if (node == node->m_tree_parent->m_tree_less)
          {
            node = node->m_tree_parent;
            LeftRotate (node);
          }

          node->m_tree_parent->m_colour = Black;
          node->m_tree_parent->m_tree_parent->m_colour = Red;
          RightRotate (node->m_tree_parent->m_tree_parent);
        }
      }
      else
      {
        Node
          *uncle = node->m_tree_parent->m_tree_parent->m_tree_more;

        if (uncle && uncle->m_colour == Red)
        {
          node->m_tree_parent->m_colour = Black;
          uncle->m_colour = Black;
          node->m_tree_parent->m_tree_parent->m_colour = Red;
          node = node->m_tree_parent->m_tree_parent;
        }
        else
        {
          if (node == node->m_tree_parent->m_tree_more)
          {
            node = node->m_tree_parent;
            RightRotate (node);
          }

          node->m_tree_parent->m_colour = Black;
          node->m_tree_parent->m_tree_parent->m_colour = Red;
          LeftRotate (node->m_tree_parent->m_tree_parent);
        }
      }
    }
  }

  //  Adds a node into the tree and sorted linked list
  void InsertNodeIntoTree
  (
    Node *node
  )
  {
    Node
      *parent = 0,
      *child = m_tree_root;

    bool
      greater;

    while (child)
    {
      parent = child;
      child = (greater = node->m_value > child->m_value) ? child->m_tree_more : child->m_tree_less;
    }

    node->m_tree_parent = parent;

    if (greater)
    {
      parent->m_tree_more = node;

      //  insert node into linked list
      if (parent->m_list_greater)
      {
        parent->m_list_greater->m_list_lower = node;
      }
      else
      {
        m_list_max = node;
      }

      node->m_list_greater = parent->m_list_greater;
      node->m_list_lower = parent;
      parent->m_list_greater = node;
    }
    else
    {
      parent->m_tree_less = node;

      //  insert node into linked list
      if (parent->m_list_lower)
      {
        parent->m_list_lower->m_list_greater = node;
      }
      else
      {
        m_list_min = node;
      }

      node->m_list_lower = parent->m_list_lower;
      node->m_list_greater = parent;
      parent->m_list_lower = node;
    }
  }

  //  Red/Black tree manipulation routine, used for removing a node
  Node *RemoveNodeFromTree
  (
    Node *node
  )
  {
    if (node->m_tree_less && node->m_tree_more)
    {
      //  the complex case, swap node with a child node
      Node
        *child;

      if (node->m_tree_less)
      {
        // find largest value in lesser half (node with no greater pointer)
        for (child = node->m_tree_less ; child->m_tree_more ; child = child->m_tree_more)
        {
        }
      }
      else
      {
        // find smallest value in greater half (node with no lesser pointer)
        for (child = node->m_tree_more ; child->m_tree_less ; child = child->m_tree_less)
        {
        }
      }

      swap (child->m_colour, node->m_colour);

      if (child->m_tree_parent != node)
      {
        swap (child->m_tree_less, node->m_tree_less);
        swap (child->m_tree_more, node->m_tree_more);
        swap (child->m_tree_parent, node->m_tree_parent);

        if (!child->m_tree_parent)
        {
          m_tree_root = child;
        }
        else
        {
          if (child->m_tree_parent->m_tree_less == node)
          {
            child->m_tree_parent->m_tree_less = child;
          }
          else
          {
            child->m_tree_parent->m_tree_more = child;
          }
        }

        if (node->m_tree_parent->m_tree_less == child)
        {
          node->m_tree_parent->m_tree_less = node;
        }
        else
        {
          node->m_tree_parent->m_tree_more = node;
        }
      }
      else
      {
        child->m_tree_parent = node->m_tree_parent;
        node->m_tree_parent = child;

        Node
          *child_less = child->m_tree_less,
          *child_more = child->m_tree_more;

        if (node->m_tree_less == child)
        {
          child->m_tree_less = node;
          child->m_tree_more = node->m_tree_more;
          node->m_tree_less = child_less;
          node->m_tree_more = child_more;
        }
        else
        {
          child->m_tree_less = node->m_tree_less;
          child->m_tree_more = node;
          node->m_tree_less = child_less;
          node->m_tree_more = child_more;
        }

        if (!child->m_tree_parent)
        {
          m_tree_root = child;
        }
        else
        {
          if (child->m_tree_parent->m_tree_less == node)
          {
            child->m_tree_parent->m_tree_less = child;
          }
          else
          {
            child->m_tree_parent->m_tree_more = child;
          }
        }
      }

      if (child->m_tree_less)
      {
        child->m_tree_less->m_tree_parent = child;
      }

      if (child->m_tree_more)
      {
        child->m_tree_more->m_tree_parent = child;
      }

      if (node->m_tree_less)
      {
        node->m_tree_less->m_tree_parent = node;
      }

      if (node->m_tree_more)
      {
        node->m_tree_more->m_tree_parent = node;
      }
    }

    Node
      *child = node->m_tree_less ? node->m_tree_less : node->m_tree_more;

    if (node->m_tree_parent->m_tree_less == node)
    {
      node->m_tree_parent->m_tree_less = child;
    }
    else
    {
      node->m_tree_parent->m_tree_more = child;
    }

    if (child)
    {
      child->m_tree_parent = node->m_tree_parent;
    }

    return node;
  }

  //  Red/Black tree manipulation routine, used for rebalancing a tree after a deletion
  void RebalanceTreeAfterDeletion
  (
    Node *node
  )
  {
    Node
      *child = node->m_tree_less ? node->m_tree_less : node->m_tree_more;

    if (node->m_colour == Black)
    {
      if (child && child->m_colour == Red)
      {
        child->m_colour = Black;
      }
      else
      {
        Node
          *parent = node->m_tree_parent,
          *n = child;

        while (parent)
        {
          Node
            *sibling = n->Sibling (parent);

          if (sibling && sibling->m_colour == Red)
          {
            parent->m_colour = Red;
            sibling->m_colour = Black;

            if (n == parent->m_tree_more)
            {
              LeftRotate (parent);
            }
            else
            {
              RightRotate (parent);
            }
          }

          sibling = n->Sibling (parent);

          if (parent->m_colour == Black &&
            sibling->m_colour == Black &&
            (!sibling->m_tree_more || sibling->m_tree_more->m_colour == Black) &&
            (!sibling->m_tree_less || sibling->m_tree_less->m_colour == Black))
          {
            sibling->m_colour = Red;
            n = parent;
            parent = n->m_tree_parent;
            continue;
          }
          else
          {
            if (parent->m_colour == Red &&
              sibling->m_colour == Black &&
              (!sibling->m_tree_more || sibling->m_tree_more->m_colour == Black) &&
              (!sibling->m_tree_less || sibling->m_tree_less->m_colour == Black))
            {
              sibling->m_colour = Red;
              parent->m_colour = Black;
              break;
            }
            else
            {
              if (n == parent->m_tree_more &&
                sibling->m_colour == Black &&
                (sibling->m_tree_more && sibling->m_tree_more->m_colour == Red) &&
                (!sibling->m_tree_less || sibling->m_tree_less->m_colour == Black))
              {
                sibling->m_colour = Red;
                sibling->m_tree_more->m_colour = Black;
                RightRotate (sibling);
              }
              else
              {
                if (n == parent->m_tree_less &&
                  sibling->m_colour == Black &&
                  (!sibling->m_tree_more || sibling->m_tree_more->m_colour == Black) &&
                  (sibling->m_tree_less && sibling->m_tree_less->m_colour == Red))
                {
                  sibling->m_colour = Red;
                  sibling->m_tree_less->m_colour = Black;
                  LeftRotate (sibling);
                }
              }

              sibling = n->Sibling (parent);
              sibling->m_colour = parent->m_colour;
              parent->m_colour = Black;

              if (n == parent->m_tree_more)
              {
                sibling->m_tree_less->m_colour = Black;
                LeftRotate (parent);
              }
              else
              {
                sibling->m_tree_more->m_colour = Black;
                RightRotate (parent);
              }
              break;
            }
          }
        }
      }
    }
  }

  //  Red/Black tree manipulation routine, used for balancing the tree
  void LeftRotate
  (
    Node *node
  )
  {
    Node
      *less = node->m_tree_less;

    node->m_tree_less = less->m_tree_more;

    if (less->m_tree_more)
    {
      less->m_tree_more->m_tree_parent = node;
    }

    less->m_tree_parent = node->m_tree_parent;

    if (!node->m_tree_parent)
    {
      m_tree_root = less;
    }
    else
    {
      if (node == node->m_tree_parent->m_tree_more)
      {
        node->m_tree_parent->m_tree_more = less;
      }
      else
      {
        node->m_tree_parent->m_tree_less = less;
      }
    }

    less->m_tree_more = node;
    node->m_tree_parent = less;
  }

  //  Red/Black tree manipulation routine, used for balancing the tree
  void RightRotate
  (
    Node *node
  )
  {
    Node
      *more = node->m_tree_more;

    node->m_tree_more = more->m_tree_less;

    if (more->m_tree_less)
    {
      more->m_tree_less->m_tree_parent = node;
    }

    more->m_tree_parent = node->m_tree_parent;

    if (!node->m_tree_parent)
    {
      m_tree_root = more;
    }
    else
    {
      if (node == node->m_tree_parent->m_tree_less)
      {
        node->m_tree_parent->m_tree_less = more;
      }
      else
      {
        node->m_tree_parent->m_tree_more = more;
      }
    }

    more->m_tree_less = node;
    node->m_tree_parent = more;
  }

  //  Member Data.
  Node
    *m_nodes,
    *m_queue_tail,
    *m_queue_head,
    *m_tree_root,
    *m_list_min,
    *m_list_max,
    *m_free_list;
};

//  A complex but more efficent method of calculating the results.
//  Memory management is done here outside of the timing portion.
clock_t Complex
(
  int count,
  int window,
  GeneratorCallback input,
  OutputCallback output
)
{
  Range <int>
    range (window);

  clock_t
    start = clock ();

  for (int i = 0 ; i < count ; ++i)
  {   
    range.AddValue (input ());

    if (range.RangeAvailable ())
    {
      output (range.Min (), range.Max ());
    }
  }

  clock_t
    end = clock ();

  return end - start;
}

Answer 5

アルゴリズムのアイデア：

データの最初の1000個の値を取得し、それらを並べ替えます。並べ替え
の最後-最初はrange（data + 0、data + 999）です。
次に、ソートパイルから値data [0]の最初の要素を削除し
、要素data [1000]を追加します
。ここで、ソートの最後-最初はrange（data + 1、data + 1000）です。
完了するまで繰り返します

// This should run in (DATA_LEN - RANGE_WIDTH)log(RANGE_WIDTH)
#include <set>
#include <algorithm>
using namespace std;

const int DATA_LEN = 3600000;
double* const data = new double (DATA_LEN);

....
....

const int RANGE_WIDTH = 1000;
double range = new double(DATA_LEN - RANGE_WIDTH);
multiset<double> data_set;
data_set.insert(data[i], data[RANGE_WIDTH]);

for (int i = 0 ; i < DATA_LEN - RANGE_WIDTH - 1 ; i++)
{
   range[i] = *data_set.end() - *data_set.begin();
   multiset<double>::iterator iter = data_set.find(data[i]);
   data_set.erase(iter);
   data_set.insert(data[i+1]);
}
range[i] = *data_set.end() - *data_set.begin();

// range now holds the values you seek

おそらくこれを1エラーでチェックする必要がありますが、アイデアはそこにあります。

Answer 6

std::multiset<double> range;
double currentmax = 0.0;
for (int i = 0;  i < 3600000;  ++i)
{
    if (i >= 1000)
        range.erase(range.find(data[i-1000]));
    range.insert(data[i]);
    if (i >= 999)
        currentmax = max(currentmax, *range.rbegin());
}

テストされていないコードに 注意してください。

編集：オフバイワンエラーを修正しました。

Answer 7

1. 最初の 1000 個の数字を読み取ります。
2. 現在の 1000 番号を追跡する 1000 要素リンク リストを作成します。
3. リンク リスト ノードへのポインタの 1000 要素配列を作成し、1 対 1 でマッピングします。
4. リンク リスト ノードの値に基づいてポインタ配列をソートします。これにより、配列が再配置されますが、リンクされたリストはそのまま保持されます。
5. ポインター配列の最初と最後の要素を調べることで、最初の 1000 個の数値の範囲を計算できるようになりました。
6. リンクされたリストの作成方法に応じて、最初に挿入された要素 (先頭または末尾) を削除します。ノードの値を使用して、ポインター配列でバイナリ検索を実行して、削除するノードのポインターを見つけ、配列を 1 つシフトして削除します。
7. リンクされたリストに 1001 番目の要素を追加し、挿入ソートの 1 つのステップを実行して、配列内の正しい位置にその要素へのポインターを挿入します。これにより、配列がソートされたままになります。
8. 今、あなたは分を持っています。そして最大。1 から 1001 までの数値の値であり、ポインター配列の最初と最後の要素を使用して範囲を計算できます。
9. 残りの配列に対して何をする必要があるかは明らかです。

アルゴリズムは O(n) である必要があります。これは、削除と挿入が log(1e3) によって制限され、他のすべてに一定の時間がかかるためです。