各种股票的数据来自各种证券交易所。哪种数据结构适合存储这些数据？
需要考虑的事项是：
a）在交易时间内每秒或每秒更改库存数据时，需要有效检索和更新数据。
b）需要显示当前趋势的股票（如股票销售量最活跃且最不活跃，特定日期的高利润和亏损）我想过使用Heap，因为库存的数量或多或少是恒定的，最常用的操作是检索和更新，因此堆应该在这种情况下表现良好。
我确定如何解决这个问题。
c）因为考虑到在特定时间内交易的股票数量，使用任何编程语言存储到数据库有一些延迟，你如何持久存储所有交易数据？Ps：这是摩根士丹利的采访问题。
答案 0 :(得分：2)
堆不支持有效的随机访问（即通过索引查找），也不支持前k个元素而不删除元素（这是不需要的）。
我的回答是：
数据库将是首选，因为通过适当的表结构和索引，可以有效地完成所有必需的操作。
所以我认为这是一个关于理解数据结构的理论问题（与内存存储相关，而不是持久存储）。
似乎有多种数据结构可供选择：
a）在交易时间内每秒或每秒更改库存数据时，需要有效检索和更新数据。
地图对这个有意义。散列图或树形图允许快速查找。
b）如何显示当前趋势的股票（如股票销售量最活跃和最不活跃，特定日期的高利润和损失）？
几乎任何已排序的数据结构似乎都有意义（上面的映射具有指向正确节点的指针，或指向同一节点）。一个用于活动，一个用于获利。
我可能会使用排序（双）链表。获取第一个或最后n个项目所需的时间最短。由于您通过地图有一个指向元素的指针，因此只要地图查找加上再次对其进行排序所需的该项目的移动次数（如果有的话），就会进行更新。如果一个项目经常同时移动多个索引，那么链接列表不是一个不错的选择（在这种情况下，我可能会选择二进制搜索树）。
c）如何持久存储所有交易数据？
我理解这个问题 - 如果与数据库的连接丢失或数据库在任何时候出现故障，您如何确保没有数据损坏？如果不是这样，我会要求改写。
几乎任何数据库课程都应该涵盖这一点。
据我所知 - 它与创建另一条记录，更新此记录以及仅在完全更新后设置指向该记录的实际指针有关。在此之前，您可能还需要设置一个指向旧记录的指针，以便在设置指针之后但在删除之前检查是否已删除它。
另一个选项是拥有一个活动的事务表，您可以在启动事务时添加该事务表，并从事务完成时删除（还存储所有必需的详细信息以回滚或恢复事务）。因此，每当一切都好的时候，你检查这个表并回滚或恢复任何尚未完成的交易。
答案 1 :(得分：0)
虽然这是一个与语言无关的问题，但有一些要求在我身上跳了出来。例如：
需要有效检索和更新数据，因为库存数据在交易时间内每秒或微秒发生变化。
java类HashMap使用键值的哈希码来快速访问其集合中的值。它实际上具有O(1)运行时复杂性，这是理想的。
需要显示当前趋势的股票（如在最活跃且最不活跃的股票数量，特定日期的高利润和亏损）
这是一个基于实现的问题。您最好的办法是实施快速排序算法，例如QuickSort或Mergesort。
因为考虑到在特定时间内交易的股票数量，使用任何编程语言存储到数据库有一些延迟，你如何持久存储所有交易数据？
数据库本来是我的首选，但这取决于您的资源。
答案 2 :(得分：0)
如果必须选择，我会选择哈希表：
原因：：它是同步且线程安全的， BigO（1）作为平均案例复杂性。
提供： 1.良好的哈希功能，避免冲突。 2.高性能缓存。