Performance 固定宽度范围内的最频繁元素-线性时间 问题是：

我有一个由N个整数组成的数组。对于每个i（i

每个元素A[i]都在0到10000之间。

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但是N您可以使用专门的堆获得线性时间。这个堆不过是链表的（M+1）元素数组。索引k处的链表由在当前窗口中出现k次的元素组成。若要增加元素的计数，请将其从当前列表中删除，并将其插入到较高的列表中。检查此元素现在是否最频繁。要减少元素的计数，请将其从当前列表中删除，并将其插入较低的列表中。通过检查该元素以前的列表，检查该元素是否不再是最频繁的元素

在C语言中，所需的结构可以这样声明

struct Node {
    struct Node *prev, *next;
    long freq;
    int value;
} g_element[10000 + 1];

struct Node g_list_head[500000 + 1];

struct Node *g_most_freq;

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O（N log 10000）是每个请求的，对吗？或者是预处理时间（以及每个请求需要多长时间）？顺便说一句，这类事情通常的想法是做预处理，然后每个请求比O（N）快得多（因为这可能太慢了）。我不清楚范围是否重叠。你期望有多少产出？e、 g.如果N=100，M=4，你会期望25个输出还是大约100个输出？@Dukeling我必须为数组的每个范围I，I+M预计算最频繁的元素。你的二进制堆解决方案可以非常快速，因为当移动到下一个范围时，你必须修改两个值，一个必须增加一个，一个必须减少一个。增加和减少的结果是将该元素在堆中上下移动通常不超过一级->常数时间。N为5*10^6时间日志（10000）仅为65*10^6，这是非常快的，CPU速度通常为每秒10^8次操作（用于编程竞赛），但我将有多达M个列表，如何处理空列表？