力扣LeetCode:1656 设计有序流
题目:
有 n 个 (id, value) 对,其中 id 是 1 到 n 之间的一个整数,value 是一个字符串。不存在 id 相同的两个 (id, value) 对。
设计一个流,以 任意 顺序获取 n 个 (id, value) 对,并在多次调用时 按 id 递增的顺序 返回一些值。
实现 OrderedStream 类:
OrderedStream(int n)构造一个能接收n个值的流,并将当前指针ptr设为1。String[] insert(int id, String value)向流中存储新的(id, value)对。存储后:- 如果流存储有
id = ptr的(id, value)对,则找出从id = ptr开始的 最长 id 连续递增序列 ,并 按顺序 返回与这些 id 关联的值的列表。然后,将ptr更新为最后那个id + 1。 -
否则,返回一个空列表。
- 如果流存储有
示例:
输入 ["OrderedStream", "insert", "insert", "insert", "insert", "insert"] [[5], [3, "ccccc"], [1, "aaaaa"], [2, "bbbbb"], [5, "eeeee"], [4, "ddddd"]] 输出 [null, [], ["aaaaa"], ["bbbbb", "ccccc"], [], ["ddddd", "eeeee"]]解释 OrderedStream os= new OrderedStream(5); os.insert(3, "ccccc"); // 插入 (3, "ccccc"),返回 [] os.insert(1, "aaaaa"); // 插入 (1, "aaaaa"),返回 ["aaaaa"] os.insert(2, "bbbbb"); // 插入 (2, "bbbbb"),返回 ["bbbbb", "ccccc"] os.insert(5, "eeeee"); // 插入 (5, "eeeee"),返回 [] os.insert(4, "ddddd"); // 插入 (4, "ddddd"),返回 ["ddddd", "eeeee"]
提示:
1 <= n <= 10001 <= id <= nvalue.length == 5value仅由小写字母组成- 每次调用
insert都会使用一个唯一的id - 恰好调用
n次insert
解法:基于数组和指针的流式处理
解题思路
我们需要设计一个数据结构,能够按 id 递增的顺序返回 (id, value) 对的值。由于 id 是唯一的且范围固定(1 到 n),我们可以使用一个数组来存储这些值,并通过一个指针 ptr 来跟踪当前可以返回的最小 id。
具体步骤如下:
-
初始化:
-
使用一个大小为
n + 1的数组stream来存储(id, value)对。数组的索引直接对应id,方便快速访问。 -
初始化指针
ptr为1,表示下一个需要返回的id是1。
-
-
插入操作:
-
将
(idKey, value)对存储到数组stream的idKey位置。 -
检查当前指针
ptr是否指向一个已经存储了值的id。如果是,则从ptr开始,依次检查连续的id是否已经存储,并将对应的value加入结果列表。 -
更新指针
ptr为最后一个连续id的下一个位置。 -
返回结果列表。
-
代码实现
class OrderedStream {
private:vector<string> stream; // 用于存储 (id, value) 对的数组int ptr; // 当前指针,指向下一个应该返回的 idpublic:OrderedStream(int n) {stream.resize(n+1);ptr = 1;}vector<string> insert(int idKey, string value) {stream[idKey] = value;vector<string> result;// 如果当前指针指向的 id 已经存储了值,则返回从 ptr 开始的最长连续递增序列while (ptr < stream.size() && !stream[ptr].empty()) {result.push_back(stream[ptr]);ptr++;}return result;}
};/*** Your OrderedStream object will be instantiated and called as such:* OrderedStream* obj = new OrderedStream(n);* vector<string> param_1 = obj->insert(idKey,value);*/
复杂度分析
-
时间复杂度:
-
每次调用
insert方法时,最坏情况下需要遍历从ptr开始的所有连续id,时间复杂度为O(k),其中k是连续id的数量。 -
总体时间复杂度为
O(n),因为每个id最多被遍历一次。
-
-
空间复杂度:
-
使用了一个大小为
n + 1的数组来存储(id, value)对,空间复杂度为O(n)。
-
示例运行
以下是对示例的运行过程分析:
初始化
OrderedStream(5),stream数组大小为6,ptr = 1。调用
insert(3, "cc"):
存储
stream[3] = "cc"。
ptr = 1,stream[1]为空,返回[]。调用
insert(1, "aa"):
存储
stream[1] = "aa"。
ptr = 1,stream[1]不为空,返回["aa"],ptr更新为2。调用
insert(2, "bb"):
存储
stream[2] = "bb"。
ptr = 2,stream[2]不为空,返回["bb"],ptr更新为3。调用
insert(5, "ee"):
存储
stream[5] = "ee"。
ptr = 3,stream[3]不为空,返回["cc"],ptr更新为4。调用
insert(4, "dd"):
存储
stream[4] = "dd"。
ptr = 4,stream[4]不为空,返回["dd", "ee"],ptr更新为6。
总结
通过使用数组和指针,我们可以高效地实现按 id 递增顺序返回值的功能。该方法的时间复杂度和空间复杂度均为 O(n),能够很好地处理流式数据。
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