当前位置: 首页 > news >正文

【算法题】2034. 股票价格波动

插: 前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站,通俗易懂,风趣幽默,忍不住分享一下给大家。点击跳转到网站。
坚持不懈,越努力越幸运,大家一起学习鸭~~~

题目:

给你一支股票价格的数据流。数据流中每一条记录包含一个 时间戳 和该时间点股票对应的 价格 。

不巧的是,由于股票市场内在的波动性,股票价格记录可能不是按时间顺序到来的。某些情况下,有的记录可能是错的。如果两个有相同时间戳的记录出现在数据流中,前一条记录视为错误记录,后出现的记录 更正 前一条错误的记录。

请你设计一个算法,实现:

更新 股票在某一时间戳的股票价格,如果有之前同一时间戳的价格,这一操作将 更正 之前的错误价格。
找到当前记录里 最新股票价格 。最新股票价格 定义为时间戳最晚的股票价格。
找到当前记录里股票的 最高价格 。
找到当前记录里股票的 最低价格 。
请你实现 StockPrice 类:

StockPrice() 初始化对象,当前无股票价格记录。
void update(int timestamp, int price) 在时间点 timestamp 更新股票价格为 price 。
int current() 返回股票 最新价格 。
int maximum() 返回股票 最高价格 。
int minimum() 返回股票 最低价格 。

示例 1:

输入:
[“StockPrice”, “update”, “update”, “current”, “maximum”, “update”, “maximum”, “update”, “minimum”]
[[], [1, 10], [2, 5], [], [], [1, 3], [], [4, 2], []]
输出:
[null, null, null, 5, 10, null, 5, null, 2]

解释:
StockPrice stockPrice = new StockPrice();
stockPrice.update(1, 10); // 时间戳为 [1] ,对应的股票价格为 [10] 。
stockPrice.update(2, 5); // 时间戳为 [1,2] ,对应的股票价格为 [10,5] 。
stockPrice.current(); // 返回 5 ,最新时间戳为 2 ,对应价格为 5 。
stockPrice.maximum(); // 返回 10 ,最高价格的时间戳为 1 ,价格为 10 。
stockPrice.update(1, 3); // 之前时间戳为 1 的价格错误,价格更新为 3 。
// 时间戳为 [1,2] ,对应股票价格为 [3,5] 。
stockPrice.maximum(); // 返回 5 ,更正后最高价格为 5 。
stockPrice.update(4, 2); // 时间戳为 [1,2,4] ,对应价格为 [3,5,2] 。
stockPrice.minimum(); // 返回 2 ,最低价格时间戳为 4 ,价格为 2 。

提示:

1 <= timestamp, price <= 10^9
update,current,maximum 和 minimum 总 调用次数不超过 10^5 。
current,maximum 和 minimum 被调用时,update 操作 至少 已经被调用过 一次 。

java代码:

class StockPrice {int maxTimestamp;HashMap<Integer, Integer> timePriceMap;TreeMap<Integer, Integer> prices;public StockPrice() {maxTimestamp = 0;timePriceMap = new HashMap<Integer, Integer>();prices = new TreeMap<Integer, Integer>();}public void update(int timestamp, int price) {maxTimestamp = Math.max(maxTimestamp, timestamp);int prevPrice = timePriceMap.getOrDefault(timestamp, 0);timePriceMap.put(timestamp, price);if (prevPrice > 0) {prices.put(prevPrice, prices.get(prevPrice) - 1);if (prices.get(prevPrice) == 0) {prices.remove(prevPrice);}}prices.put(price, prices.getOrDefault(price, 0) + 1);}public int current() {return timePriceMap.get(maxTimestamp);}public int maximum() {return prices.lastKey();}public int minimum() {return prices.firstKey();}
}

相关文章:

【算法题】2034. 股票价格波动

插&#xff1a; 前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站&#xff0c;通俗易懂&#xff0c;风趣幽默&#xff0c;忍不住分享一下给大家。点击跳转到网站。 坚持不懈&#xff0c;越努力越幸运&#xff0c;大家一起学习鸭~~~ 题目&#xff1a; 给你一支股票价格的数据流。数据流…...

APSIM模型】作物模型应用案例

APSIM (Agricultural Production Systems sIMulator)模型是世界知名的作物生长模拟模型之一。APSIM模型有Classic和Next Generation两个系列模型&#xff0c;能模拟几十种农作物、牧草和树木的土壤-植物-大气过程&#xff0c;被广泛应用于精细农业、水肥管理、气候变化、粮食安…...

io_uring之liburing库安装

手动编译和安装 liburing&#xff1a; 1.首先&#xff0c;从 liburing 的 GitHub 仓库中获取源代码。您可以使用以下命令克隆仓库&#xff1a; git clone https://github.com/axboe/liburing.git2.进入 liburing 目录&#xff1a; cd liburing3.运行configure ./configure …...

Python WebSocket自动化测试:构建高效接口测试框架!

为了更高效地进行WebSocket接口的自动化测试&#xff0c;我们可以搭建一个专门的测试框架。本文将介绍如何使用Python构建一个高效的WebSocket接口测试框架&#xff0c;并重点关注以下四个方面的内容&#xff1a;运行测试文件封装、报告和日志的封装、数据驱动测试以及测试用例…...

MySQL数据库——SQL优化(1)-介绍、插入数据、主键优化

目录 介绍 插入数据 Insert 大批量插入数据 主键优化 数据组织方式 页分裂 页合并 索引设计原则 介绍 SQL优化将分为下面几个部分进行学习&#xff1a; 插入数据主键优化order by优化group by优化limit优化count优化update优化 首先就先来看第一方面&#xff0c; 插…...

Flink---10、处理函数(基本处理函数、按键分区处理函数、窗口处理函数、应用案例TopN、侧输出流)

星光下的赶路人star的个人主页 我的敌手就是我自己&#xff0c;我要他美好到能使我满意的程度 文章目录 1、处理函数1.1 基本处理函数&#xff08;ProcessFunction&#xff09;1.1.1 处理函数的功能和使用1.1.2 ProcessFunction解析1.1.3 处理函数的分类 1.2 按键分区处理函数&…...

多种方案教你彻底解决mac npm install -g后仍然不行怎么办sudo: xxx: command not found

问题概述 某些时候我们成功执行了npm install -g xxx&#xff0c;但是执行完成以后&#xff0c;使用我们全局新安装的包依然不行&#xff0c;如何解决呢&#xff1f; 解决方案1&#xff1a; step1: 查看npm 全局文件安装地址 XXXCN_CXXXMD6M ~ % npm list -g …...

斐波那契数列 JS

问题&#xff1a; 给出一个数字&#xff0c;找出它是斐波那契数列中的第几个数 斐波那契数列 [1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, ...]&#xff0c;后一个数字是前两个数字之和 输入的数字大于等于 2 如果输入数字不存于斐波那契数列中&#xff0c;返回 -1 function demo(num) {//初始数据…...

IP 地址的分类

IP地址是用于标识计算机或设备在互联网上的位置的一种地址。IP地址通常根据其范围和用途分为不同的分类&#xff0c;主要包括以下几种&#xff1a; IPv4地址&#xff08;Internet Protocol version 4&#xff09;&#xff1a; IPv4地址是32位二进制数&#xff0c;通常以点分十…...

CDN网络基础入门:CDN原理及架构

背景 互联网业务的繁荣让各类门户网站、短视频、剧集观看、在线教育等内容生态快速发展&#xff0c;互联网流量呈现爆发式增长&#xff0c;自然也面临着海量内容分发效率上的挑战&#xff0c;那么作为终端用户&#xff0c;我们获取资源的体验是否有提升呢&#xff1f; 答案是…...

李沐深度学习记录2:10多层感知机

一.简要知识记录 x.numel()&#xff1a;看向量或矩阵里元素个数 A.sum()&#xff1a;向量或矩阵求和&#xff0c;axis参数可对某维度求和&#xff0c;keepdims参数设置是否保持维度不变 A.cumsum&#xff1a;axis参数设置沿某一维度计算矩阵累计和x*y:向量的按元素乘法 torch.…...

Python标准库中内置装饰器@staticmethod@classmethod

装饰器是Python中强大而灵活的功能&#xff0c;用于修改或增强函数或方法的行为。装饰器本质上是一个函数&#xff0c;它接受另一个函数作为参数&#xff0c;并返回一个新的函数&#xff0c;通常用于在不修改原始函数代码的情况下添加额外的功能或行为。这种技术称为元编程&…...

MySQL8 间隙锁在11种情况下的锁持有情况分析

测试环境及相关必要知识 测试环境为mysql 8 版本 间隙锁&#xff08;Gap Lock&#xff09;&#xff1a;用于锁定索引范围之间的间隙&#xff0c;防止其他事务在此间隙中插入新记录。间隙锁主要用于防止幻读问题。 在可重复读的隔离级别下默认打开该锁机制&#xff0c;解决幻…...

C# 图片按比例进行压缩

1、对图片进行压缩&#xff0c;保存在本地 对于一个200k的png文件按0.6的缩放比例进行压缩&#xff0c;压缩后的大小为20k左右 对于一个80k的jpg文件按0.6的缩放比例压缩&#xff0c;压缩后为13k左右 public void imageZoom(string name, Double zoomScale){Bitmap btImage …...

猜猜 JavaScript 输出:(! + [] + [] + ![]).length

一起猜 最近看到一个很有意思的题&#xff0c;直接来看&#xff0c;下面这段代码的打印结果是什么&#xff1f; console.log((! [] [] ![]).length) 猜猜看&#xff0c;你的答案是什么&#xff0c;打在评论区。 我的答案是 undefined&#xff0c;正如我的英文名 为什么呢&a…...

MTK Android12静默安装接口

该文档就是在android12系统上提供一个广播接收器&#xff0c;app端发送一个广播&#xff0c;并且带入apk的地址就可以实现安装 1、广播注册 frameworks\base\services\core\java\com\android\server\policy\PhoneWindowManager.java 首先要导入的依赖 import android.app.P…...

基于电容电流前馈与电网电压全前馈的三相LCL并网逆变器谐波抑制Simulink仿真

&#x1f4a5;&#x1f4a5;&#x1f49e;&#x1f49e;欢迎来到本博客❤️❤️&#x1f4a5;&#x1f4a5; &#x1f3c6;博主优势&#xff1a;&#x1f31e;&#x1f31e;&#x1f31e;博客内容尽量做到思维缜密&#xff0c;逻辑清晰&#xff0c;为了方便读者。 ⛳️座右铭&a…...

Python数据攻略-Pandas与统计数据分析

统计学在数据分析中到底有多重要?在数据分析的世界里,统计学扮演着一角色。想象一下你是《三国志》游戏的数据分析师,任务是找出哪个武将最受玩家欢迎,哪些战役最具挑战性等。 你怎么做呢?这就需要统计学的力量了。 文章目录 基础统计方法描述性统计方差和标准差相关性和…...

【gcc】RtpTransportControllerSend学习笔记 1

本文是大神 https://www.cnblogs.com/ishen 的文章的学习笔记。主要是大神文章: webrtc源码分析(8)-拥塞控制(上)-码率预估 的学习笔记。大神的webrtc源码分析(8)-拥塞控制(上)-码率预估 详尽而具体,堪称神作。因为直接看大神的文章,自己啥也没记住,所以同时跟着看代码。跟…...

若依分离版-前端使用

1 执行 npm install --registryhttps://registry.npm.taobao.org&#xff0c;报错信息如下 npm ERR! code ERESOLVE npm ERR! ERESOLVE unable to resolve dependency tree npm ERR! npm ERR! While resolving: ktg-mes-ui3.8.2 npm ERR! Found: vue2.6.12 npm ERR! node_modu…...

微信小程序-2

微信开发文档 https://developers.weixin.qq.com/miniprogram/dev/framework/ 一、app.js中的生命周期函数与globalData(全局变量) 指南 - - - 小程序框架 - - - 注册小程序 删除app.js里的东西&#xff0c;输入App回车&#xff0c;调用生命周期 选项 - - - 重新打开此项目…...

卷积神经网络的发展历史-ResNet

ResNet的产生 2015 年&#xff0c;Kaiming He 提出了ResNet&#xff08;拿到了 2016 年 CVPR Best Paper Award&#xff09;&#xff0c;不仅解决了神经网络中的退化问题还在同年的ILSVRC和COCO 竞赛横扫竞争对手&#xff0c;分别拿下分类、定位、检测、分割任务的第一名。 R…...

基于瞬时无功功率ip-iq的谐波信号检测Simulink仿真

&#x1f4a5;&#x1f4a5;&#x1f49e;&#x1f49e;欢迎来到本博客❤️❤️&#x1f4a5;&#x1f4a5; &#x1f3c6;博主优势&#xff1a;&#x1f31e;&#x1f31e;&#x1f31e;博客内容尽量做到思维缜密&#xff0c;逻辑清晰&#xff0c;为了方便读者。 ⛳️座右铭&a…...

node安装,nvm管理器

一、下载nvm&#xff0c;nvm-setup.exe https://github.com/coreybutler/nvm-windows/releases 二、配置NodeJS下载代理镜像&#xff08;可选&#xff09; 可以在NVM安装根目录下的setting.txt文件中&#xff0c;配置NodeJS下载代理镜像&#xff0c;解决在线安装NodeJS时速度…...

华为云云耀云服务器L实例评测|Ubuntu云锁防火墙安装搭建使用

华为云云耀云服务器L实例评测&#xff5c;Ubuntu安装云锁防火墙对抗服务器入侵和网络攻击 1.前言概述 华为云耀云服务器L实例是新一代开箱即用、面向中小企业和开发者打造的全新轻量应用云服务器。多种产品规格&#xff0c;满足您对成本、性能及技术创新的诉求。云耀云服务器L…...

C# OpenCvSharp 实现迷宫解密

效果 项目 代码 using OpenCvSharp; using System; using System.Drawing; using System.Windows.Forms;namespace OpenCvSharp_实现迷宫解密 {public partial class Form1 : Form{public Form1(){InitializeComponent();}private void Form1_Load(object sender, EventArgs e…...

趣味工具箱小程序源码

趣味工具箱小程序源码&#xff0c;支持功能去水印&#xff0c;精选壁纸&#xff0c;图片压缩&#xff0c;文字生成二维码&#xff0c;图片加水印&#xff0c;模拟来电&#xff0c;手持弹幕&#xff0c;掷骰子…等 使用小工具&#xff0c;一个小程序有几十个功能。 源码下载&am…...

互联网Java工程师面试题·Redis 篇·第二弹

目录 16、Redis 集群方案什么情况下会导致整个集群不可用&#xff1f; 17、Redis 支持的 Java 客户端都有哪些&#xff1f;官方推荐用哪个&#xff1f; 18、Jedis 与 Redisson 对比有什么优缺点&#xff1f; 19、Redis 如何设置密码及验证密码&#xff1f; 20、说说 Redis…...

FreeRTOS入门教程(信号量的概念及API函数使用)

文章目录 前言一、什么是信号量二、信号量种类和对比三、信号量和队列的区别四、信号量相关的函数1.创建函数2.删除函数3.获取和释放信号量函数 总结 前言 本篇文章正式带大家开始学习什么是信号量&#xff0c;并且掌握信号量函数的基本使用方法&#xff0c;并且将和队列进行一…...

简易版Pycharm(2023)+Conda开发环境配置教程

困 扰 不知道为什么&#xff0c;自从Pycharm更新了新的版本以后&#xff0c;在Pycharm中为项目工程配置Python解释器环境时&#xff0c;总是不能像以前那么方便的配置。 比如&#xff0c;当前Conda中有十个不同的开发环境&#xff0c;每个环境一个名称&#xff0c;比如&#x…...

毕业设计代做网站推荐/杭州seo软件

该楼层疑似违规已被系统折叠 隐藏此楼查看此楼package testOfProject;import javax.swing.*;import java.awt.*;import java.awt.event.*;public class ThreadView extends JFrame implements ActionListener {JPanel jp1;JButton jb1, jb2;public static void main(String[] a…...

网站建设公司谁家好/百度搜索关键词优化

今天突然注意到$ls -l显示文件时&#xff0c;权限列后面有个点。如&#xff1a;-rw-rw-r--. 1 user group 13767 12月 25 2014 index.html解释&#xff1a;开启了SELinux功能的Linux系统才会有这个点。那个点表示文件带有“SELinux的安全上下文”。CentOS7默认是开启SELinux的&…...

品牌网站案例/网店推广运营策略

问题 在JDK 5之前Java语言是靠synchronized关键字保证同步的&#xff0c;这会导致有锁 锁机制存在以下问题&#xff1a; &#xff08;1&#xff09;在多线程竞争下&#xff0c;加锁、释放锁 会导致比较多的 上下文切换 和 调度延时&#xff0c;引起性能问题。 &#xff0…...

用html做女装网站/百度客服人工电话95188

Java 7之集合类型 - 二叉排序树、平衡树、红黑树 http://blog.csdn.net/mazhimazh/article/details/19961017Java并发教程 http://www.iteye.com/magazines/131...

怎么免费推广自己的业务/seo营销推广全程实例

题目链接 首先考虑询问[1,n]怎么做 设 f[i][0/1]表示[1,i]以0/1结尾的不同子序列个数 则 \(if(A[i]) f[i][1] f[i-1][0] f[i-1][1] 1 , f[i][0] f[i-1][0]\)\(\ \ if(!A[i]) f[i][0] f[i-1][0] f[i-1][1] 1 , f[i][1] f[i-1][1]\) 很整齐&#xff0c;我们来写成矩阵的样…...

wordpress标签多重筛选/简述企业网站推广的一般策略

一、虚拟局域网(VLAN) 当前在我们构造企业网络时所采用的主干网络技术一般都是基于交换和虚拟网络的。交换技术将共享介质改为独占介质,大大提高网络速度。虚拟网络技术打破了地 理环境的制约,在不改动网络物理连接的情况下可以任意将工作站在工作组或子网之间移动,工作站组成逻…...