C++ 如何优化交易算法以获得最有效的速度

假设您希望实现一种算法，该算法以以下方式工作：

您从包含以下表单值的文件中读取：

Mark Buy  20 1 100
Bob  Sell 20 2 90

如果输入采用以下形式：

Mark Buy  20 1 100
Bob  Sell 20 2 90

匹配买家和卖家的最快方法是什么（对于某些公司来说，只有当该公司的买入价最高的人大于该公司卖出价最低的人时，才会匹配买家和卖家）。最高的买入或卖出将决定使用什么价格

因此，在给出的例子中，我们会有“马克，在时间1，在时间2，以100美元从鲍勃那里买了20个谷歌。”

我们如何优化此算法以提高速度？阅读整个文件是否是一个最佳解决方案？

您需要的是每种商品两个：一个用于主动买入出价（按最高价格优先），一个用于主动卖出出价（按最低价格优先），另外还有一个用于出价创建/到期事件（按时间优先）。（如果您的出价如所述位于批处理文件中，而不是因果/在线序列中，则您可以只对创建/到期事件进行排序，但仍需要购买和出售队列）

使用优先级队列是关键；之后的一切都是管道：

foreach bid creation/expiry event, in chronological order:
  if the event is an expiry:
    delete the bid from the appropriate queue
  else, the event is a creation:
    add the bid to the appropriate queue
    repeat until no further transaction can be performed:
      find max-active-buy and min-active-sell bids for the given commodity
      if they match:
        execute (and record) the transaction
        update partially fulfilled bids, and remove completely fulfilled ones

当执行批处理操作时，您可以通过对每个商品进行排序，并分别执行每个商品来简化操作。然而，如果市场以任何方式相互作用（如检查账户余额是否充足），这将不起作用

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优先级队列操作在项目数量上的渐近性能为O（logn）。有许多快速、实用的优先级队列数据结构可以达到这个渐近极限

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由于您要将整个文件作为一个批处理进行评估，您可能希望查看具有摊销性能保证的优先级队列——但如果您希望在实时设置中使用代码，您可能应该坚持使用具有严格的每查询保证的优先级队列。

那么，交易算法在哪里？：）黑箱优化。太激动人心了：）任何帮助都会很棒！你拿出一个分析器，看看它的速度有多慢。我还想说的是，听起来你还没有一个算法——所以从技术上说，你在寻找一个算法，而不是优化一个优先级队列，对于这项工作来说并不是最有效率的，因为它们执行多次销售，然后进行大量购买，或者多次购买，然后在O（nlogn）复杂性上进行大幅度销售。例如，假设放置了100，1个数量的销售，然后放置了1100个数量的购买。如果我们使用优先级队列，我们必须删除顶部，然后重新调整，因为所有n次销售都需要O（nlogn）时间。我相信，这个操作可以在O（n）时间内完成。我只是不知道怎么做。一般来说，每个元素不能比O（logn）做得更好，因为如果您以不同的价格完成N个订单，您需要对它们进行排序，以确定哪些必须首先完成，哪些不能在O（N logn）以下完成。但是，如果具有相同价格的多个投标是常见情况，则可以将相同价格的投标聚合到相同的优先级队列条目中，这会将处理K个相同价格投标的成本提高到O（K+log N），其中N是队列中不同价格的数量。好的，如果可用价格数量有限，可以在O（ln）中执行基数排序，其中L是存储价格所需的位数。也许有一些方法可以利用这一点，但我会先搜索专门用于此类有限大小密钥的优先级队列。。。