Algorithm 实时时间序列的平均子集
假设有一个实时的股票价格反馈，你如何计算它的一个子集的平均值（比如说过去一周）Algorithm 实时时间序列的平均子集,algorithm,time,financial,Algorithm,Time,Financial,假设有一个实时的股票价格反馈，你如何计算它的一个子集的平均值（比如说过去一周） 这是一个面试问题。我可以想出一个用O（n^2）表示的算法，但是面试官想要一个O（n）表示的算法 一种有用的方法是计算数组的累积和 这意味着累积和数组中的每个条目都是以前所有价格的总和 这很有用，因为您可以使用单个减法在输入的任何特定子数组上生成和 请注意，当一个新输入到达时，您只需要进行一次加法即可计算新的累积和（因为您只需将新元素添加到旧的累积和中） 一种有用的方法是计算数组的累积和 这意味着累积和数组中的每个条目
这是一个面试问题。我可以想出一个用O（n^2）表示的算法，但是面试官想要一个O（n）表示的算法 一种有用的方法是计算数组的累积和 这意味着累积和数组中的每个条目都是以前所有价格的总和 这很有用，因为您可以使用单个减法在输入的任何特定子数组上生成和
请注意，当一个新输入到达时，您只需要进行一次加法即可计算新的累积和（因为您只需将新元素添加到旧的累积和中） 一种有用的方法是计算数组的累积和 这意味着累积和数组中的每个条目都是以前所有价格的总和 这很有用，因为您可以使用单个减法在输入的任何特定子数组上生成和
请注意，当一个新输入到达时，您只需要进行一次加法即可计算新的累积和（因为您只需将新元素添加到旧的累积和中） 另一种方法类似于基因组学中的计算偏斜
如果要计算过去一周的平均值，请创建一个变量，该变量包含移动窗口上的总和。创建条目时，将该条目添加到上述sum变量中，并从中减去移动窗口中最早的条目。由于窗口的大小是恒定的，所以过去一周的平均值只是过去一周内条目数的移动和 另一种方法类似于基因组学中的计算偏斜
如果要计算过去一周的平均值，请创建一个变量，该变量包含移动窗口上的总和。创建条目时，将该条目添加到上述sum变量中，并从中减去移动窗口中最早的条目。由于窗口的大小是恒定的，所以过去一周的平均值只是过去一周内条目数的移动和 有趣的概念。您的意思是创建另一个数组，该数组的条目数与股票价格相同，但值包含累计和？这样，如果我想计算过去一周的总和，我所要做的就是取累积总和数组的最新值，然后用一周前对应的值减去它，然后对条目数求平均值。谢谢。这是一个不错的方法，但需要一些维护机制来处理最终的溢出（你不能永远添加）。@Amit好的观点：如果你将价格缩放为整数，你可以使用标准的环绕算法，它应该计算出正确的答案（如果总和符合数据类型的大小）有趣的概念。您的意思是创建另一个数组，该数组的条目数与股票价格相同，但值包含累计和？这样，如果我想计算过去一周的总和，我所要做的就是取累积总和数组的最新值，然后用一周前对应的值减去它，然后对条目数求平均值。谢谢。这是一个很好的方法，但需要一些维护机制来处理最终的溢出（你不能永远添加）。@Amit好的观点：如果你将价格缩放为整数，你可以使用标准的环绕算法，它应该计算出正确的答案（如果总和符合数据类型的大小）