C# 删除某些元素后在集合中高效地查找新的最大元素

我们有一些带有

n

数据点的图（如带轴的可视图），其中

n

可能相当大。数据可以表示为x坐标和y坐标的双格式一致列表或数组，并对x值进行排序。x值和y值之间可能存在重复项，并且两者都可能包含负值。此外，y值可以包含

NaN

的值

每次更新数据时，我们都需要重新计算y值的最大值，以更新图形轴上的最大值。如果插入数据点，这很容易，因为我们可以将新值与当前最大值进行比较，看看是否超过了该值。但是在删除数据点时，我们需要检查更多的数据

通常，会删除一系列值，例如从索引

i

和以下

m

索引中删除（我们总是将此信息作为索引和数据列表中的范围接收）。我们当前的策略是找到删除的

m

数据点的最大值，并将其与整个数据集的当前最大值进行比较。如果其中一个匹配，则从剩余的

n-m

数据点重新计算并更新。这意味着我们很少需要检查所有

n

数据点

…但我们宁愿完全避免这种情况。当前删除操作的平均运行时间为O（1）（我认为），但最坏情况为O（n）。是否有某种方法可以从集合中删除一个元素，并在像O（logn）这样的东西中找到集合的新最大值，这对于我们的用户来说是不可见的？如果需要，我们可以创建和存储其他同等大小的列表和数组

我们已经考虑过将数据划分为段，每个段都有自己的最大值，但是由于remove操作会更改基础数据的索引，因此我们需要一种有效的方法来链接它们，而无需重新计算所有索引。我们还考虑使用

分类数据集

，但集合不允许重复

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我希望有人能给我们指出一个解决方案，或者出乎意料地告诉我们，这种方法已经达到了最高效率。

（对接近票数的人来说：我看不出这是如何基于意见的）当数据发生变化时，您是否重新绘制了图表？如果是这样，我会认为绘图时间会使重新计算最大Y值所需的时间相形见绌。（您可能永远不需要显式地找到max X值，因为您的数据已经按X排序）我认为，您的图形组件必须至少查看每个数据点一次。因此，相比之下，即使是在整个范围内快速输入O（n），也应该相当便宜。关于分区的一个想法：当新数据进入/删除时，您需要重新分区，但是分区可以在您将数据发送到图形组件进行绘制后完成，因此不会出现在关键路径上。您是否计时了在O（N）操作中查找最大Y值所需的时间？我刚刚尝试了一个基本循环，以在一个1000万倍的数组中找到最大值，在我的PC上大约需要1/100秒（发布版本），所以我想知道你是否只是在浪费时间。可能有兴趣：