Algorithm 访问接近最高值的项目的最佳数据结构？

我正在做一件我必须储存大量物品的事情（大约几千件）

项目将以高频率插入、删除和访问；但是，项的值越大，插入、删除或访问该项的可能性就越大

此外，我想支持对结构中的第一个“k”项进行非常快速的排序，其中“k”相当小

因此，理想情况下，进行这些操作的成本将与它们的价值直接相关

一个简单的旧链表，其中项目总是保持排序将是这里的天真方法，但性能在所有情况下仍然是重要的；在一般情况下，我希望操作比O（n）更好

在这个问题上，我已经进行了不少头脑风暴，我被难住了

我起初认为a可能是理想的数据结构，但搜索并不偏向beap的顶部；相反，他们从底角开始，一路向上。不是我需要的

某种风格的二元搜索树似乎不是正确的解决方案，因为尽管这些操作是O（logn），但对于较大的值，我希望做得更好

我需要的是一个左右翻转的二叉搜索树，这样我就可以从右下角开始遍历。但我正试着用我的头脑去思考它是否对我有用。我认为它将提供O（2 logn）最坏情况下的性能，对于更大的值，它将比O（logn）更好。。。但我不完全确定

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有这样的数据结构吗？或者我必须发明一个吗？

如果概率数据结构可以接受，请使用（稍微修改）

元素应按降序存储。此外，还应修改搜索操作，以便在底部列表中的head元素处开始搜索（与正常跳过列表不同，不在顶部列表中）

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插入/删除/搜索操作的预期时间为O（log K），其中K是大于插入/删除/搜索操作的元素数。最坏情况下的时间复杂度是O（K）。

为什么不能使用？它们将最大的项目存储在靠近顶部的位置，并支持次线性时间内的所有操作。另外，它显然是基于堆的，允许非常快速地对数组进行部分排序（取前N个元素）

散列？我想我忘了提到，我还需要对数据集进行部分排序，深度为k（其中k是几十个项目的顺序）。散列不适合排序…那么请编辑您的问题。因为这个问题需要不同的解决方案。但是，在我的特殊情况下，列表前面的高级节点是否会过多，因为前面会经历更多的插入和删除？@user1274193:根本不会。较高级别的节点均匀分布在列表中，因为节点级别不取决于插入/删除的数量，它只取决于创建节点时生成的随机数。