移動平均線に沿って何かを実装しようとしています。
このシステムでは、期間ごとの整数の量の保証はありません。各期間の平均を計算する必要があります。したがって、これは時間に関連していないため、数量で整数のリストを単純にスライドすることはできません。
各値とそれに関連付けられた時間の記録を保持できます。システムを介して大量のデータが実行されるため、古いデータを「ガベージ コレクション」することが重要です。
各期間の終了後に平均をディスクに保存する必要があることに注意することも重要です。ただし、データをディスクに保存することと、新しい期間からのデータを導入することの間には、ある程度の重複がある可能性があります。
このタイプのデータを格納、スライド、およびガベージ コレクションするために使用できる効率的なデータ構造は何ですか?
問題の説明と質問の矛盾: 説明されているのは移動平均ではありません。各期間の平均は異なるからです。（「各期間の平均を計算する必要があります。」）したがって、本当に簡単な解決策が認められます。
期間ごとに、カウントと観測値の合計を維持します。
期間の終わりに、平均を計算します
実際に求められているのは次のようなものだと思います: 毎秒 (計算期間)、過去 1 分間 (集計期間) の平均観測値を知りたいです。
これは、それぞれが 1 つの計算期間の値を表すバケットの循環バッファーで簡単に解決できます。そのようaggregation period / computation periodなバケツがあります。繰り返しますが、各バケットにはカウントと合計が含まれています。また、現在の合計/合計と累積合計/カウントが維持されます。各観測値は、現在の合計/合計に追加されます。
各計算期間の終わりに:
特定の期間の以前の観測のすべての平均をいつでも計算できるようにする必要がある場合は、基本的に拡張可能な循環バッファーである、より複雑なデータ構造が必要になります。ただし、そのような正確な計算が実際に必要になることはめったになく、上記のアルゴリズムのように、バケット化された近似は通常、データの目的には十分であり、メモリ要件が最初から固定されているため、メモリ管理の長期にわたってはるかに持続可能です。 .