Performance 计算移动平均线最有效的数据结构是什么？

在股票市场上工作时，需要计算包括28天平均值、14天平均值等的计算指标

此外，每天平均需要更新，以包括最近一天的收盘/高/低/成交量

现在，通常需要循环数组以查找总和、平均值、最大值和最小值

我认为队列（以动态数组、链表或任何你能想到的形式）似乎是基于FIFO方法的最佳数据结构

问题:

与哈希相比，队列的效率和可伸缩性如何

当运行Perl脚本时，队列将不在内存中，因此必须进行初始化和处理（从CSV文件初始化的值），我知道这是非常不相关的，但是对于每天执行的Perl脚本，哪种数据结构最适合使用

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我只想使用一个简单的

%hash

，其中键是时间戳的一些字符串化或数字化表示，值是与该时间序列项关联的数据。您可以对散列的键进行排序，例如

#numeric
@srtdKeys = sort{$a<=>$b}(keys(%hash));

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循环最后28或14等。然后从散列中检索值。

此处信息不足。您是否在处理整整一天的报价，以获得每日的高/低/低报价

你是在每个仪器的基础上计算平均值吗

对于任何移动平均线，您只需使用组成平均线总和的值列表。当一个新值被添加时，一个值会下降并重新计算

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因此，如果您在运行时使用仪器并进行计算，则会出现一系列列表。

如果您在每次运行时都要从头开始重新构建数据，或许您应该仔细查看

很遗憾你把这个当成CSV。通过访问数据库服务器，您可以通过几次SQL查询获得此信息。

使用此功能，您可以从更大的“数组”（1D矩阵）中选取一个片段，然后对该片段进行统计，然后选取另一个片段并重复。PDL有许多内置的统计功能，如果这还不够，还有附加功能

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对于Perl，PDL就像MatLab或NumPy（我们认为更好！）。它针对数值阵列的“循环”进行了高度优化。我把“循环”放在引号里，因为这些循环是在C级实现的（听起来很快吧？）。看一眼

什么是最有效的取决于

• 散列是无序的。他们可以通过字符串键在几乎恒定的时间内查找值。查找在计算上非常昂贵，并且至少比数组查找慢一个数量级。散列的性能取决于“bucket”的数量和键的数量。但是，哈希查找要比在数组中循环查找所有非平凡情况下的元素更快。哈希比数组需要更多的空间
• Perl中的数组既有数组（随机访问）的特性，也有双链表（通过推、弹出、移位、取消移位）的特性。它们易于使用，而且速度足够快。如果要添加/删除多个元件，请使用切片或

  拼接功能<代码>拼接

  是

  推送

  的推广<代码>取消移位，并且比循环更快
• 字符串可用于存储整数数组。这是非常有效的，但也非常有限（仅INT）
  使用字符串具有数组（随机访问）和单链表的特性（使用

  =

  进行追加很简单）。其他操作也相当快（

  substr

  有很多用途）

实用的程序员将对大多数顺序数据使用数组。他还可以利用

List:：Util

和

List:：MoreUtils

中的高效函数，这些函数提供诸如

sum

、

average

、

max

和

min

（用C编写以提高速度）等函数

如果要构建值列表，并且只需要固定数量，请在添加新元素时执行以下操作：

push @array, $new_value;
shift @array if @array > $max_length; # keep constant length

这是节省空间的，但可能比简单地创建列表和执行

splice @array, 0, -$max_length; # remove all but $max_length last elems

要仅访问数组的特定部分（而不分配新变量），请使用切片：

use List::Util qw/sum/;
my $last_24_sum = sum @array[-24 .. $#$array];  sum the last 24 elems

如果您想使用哈希，但在编译时知道所有可能的字段，那么可以为字段定义常量名称，并改用数组。所以不要这样做

my $hashref = { foo => $x, bar => $y }; # requires a lot of space
$hashref->{foo}; # slooow

但是

use constant {
    EL_FOO => 0, # make sure the integer range is continouus
    EL_BAR => 1, #   Perl doesn't have native enums
};
my $arrayref = [$x, $y];
$arrayref->[EL_FOO]; # faster!

相反

在处理深度嵌套的数据时，有时缓存嵌套的引用而不是每次访问时重新计算它们是值得的：

# disputable
for my $i (...) {
  for my $j (...)
    do_something_with $x->[$i][$j][$_] for 1 .. 1e3;
  }
}
# possibly better
for my $i (...) {
  for my $j (...) {
    my $aref = $x->[$i][$j];
    do_something_with $aref->[$_] for 1 .. 1e3;
  }
}

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如果你每天计算一次这些东西。。。使用最简单的数据结构进行编码！计算真的要花这么多时间吗？如果是，继续阅读

总和和平均数可能更容易。如果您添加的是整数，则可以使用FIFO并将总和保留在变量中。无论何时插入或删除元素，都要相应地更新总和（加法或减法）

如果添加浮点值，则上述方法可能会导致累积错误。如果数值大小非常不同和/或序列非常长，则可能发生这种情况。在这种情况下，您需要更复杂的东西（见下文）

对于max和min，最有效的数据结构是。请注意，您可以将它们嵌入到数组中。您需要将它们与FIFO队列的元素交叉引用，以便立即找到每次都必须删除的元素

最普遍的解决方案是扩充自平衡树。Cormen、Leiserson、Rivest和Stein在“算法简介”第14章中解释了增强数据结构。基本上，树将在每个节点中包含数据序列的一个元素。每个节点还包含i的和、最小值和最大值

use constant {
    EL_FOO => 0, # make sure the integer range is continouus
    EL_BAR => 1, #   Perl doesn't have native enums
};
my $arrayref = [$x, $y];
$arrayref->[EL_FOO]; # faster!

# disputable
for my $i (...) {
  for my $j (...)
    do_something_with $x->[$i][$j][$_] for 1 .. 1e3;
  }
}
# possibly better
for my $i (...) {
  for my $j (...) {
    my $aref = $x->[$i][$j];
    do_something_with $aref->[$_] for 1 .. 1e3;
  }
}