计算运行平均值

Question

我有一个包含品牌和消费数据的数据流;我需要按需提供实时平均消费数据。
这是一个高容量，低延迟的滴答声。
典型的最后5个滴答可能是：

P&G 345.21
J&J 124.9
P&G 127.9
WAL 789
KMR 78.5

可能的选择：
填充数组/列表中的数据 - 按需聚合和返回平均值（考虑到数量不可行）
在tick上填充带有键和聚合数据的地图。使用kep和tick count保持单独的地图。根据需要计算地图1和2的平均值并返回平均值。
是否有更好的数据结构/算法来实现这一目标？

Answer 1

对于你的问题，最好维护一个包含{brand: (num, mean)}字典的另一个地图，然后当获得新的消费x ，你可以更新dict

new_mean = mean + (x-mean)/(n+1)
n = n+1