一种有效的分位数算法/数据结构，允许样本随着时间的推移而更新？

Question

我正在寻找一种有效的分位数算法，该算法允许样本值随着时间的变化而“更新”或替换。

假设我有项目1-n的值。 我想把这些放到一个分位数算法中，可以有效地存储它们。 但是然后说在将来的某个时候， item-i的值会增加。 我想删除item-i的原始值并将其替换为更新后的值。 特定用例适用于样本值随时间递增的流式系统。

我见过的最接近这种情况的是t-Digest 数据结构。 它有效地存储样本值。 它唯一缺少的是删除和替换样本值的能力。

我还查看了Apache Quantiles Datasketch - 它遇到了同样的问题 - 无法删除和替换样本。

编辑：更多地考虑这一点，不一定需要删除旧值并插入增量值。 如果存在只能更新值的约束，则可能有一种方法可以更轻松地重新计算内部 state。

Answer 1

如果更新时间O(log n)和分位数计算时间O(log n)对您来说是可以接受的，那么解决方案之一是实现任何类型的自平衡二叉树（ Splay tree 、 AVL-tree 、 Red-Black tree ）同时保持HashMap<Key, Node>与树结构并行（或者如果您知道您的键是例如数字0到n-1 ，那么您可以将数组用于相同目的）。 您还需要为每个给定节点保留子树中的节点数（这对于所有提到的自平衡树都是可能的 - 这是对节点进行更新的所有方法的一个小补充，例如旋转， ETC。）。

使用键 K 更新值的伪代码，新值 V 将是：

Node node = find_node_in_hash_map_by_key(K); # O(1)
delete_node_keeping_subtree_counts_valid(node); # O(log n)
add_new_node_keeping_subtree_counts_valid(K, V); # O(log n)

由于每个节点中都有可用的子树大小，因此也可以在O(log n)中获得分位数 q，因为它几乎可以让您在O(log n)时间内按大小访问第 i 个元素。 该操作的伪代码如下所示：

# i-th element requested
node = root
while true:
    left = node.left_subtree
    left_count = 0
    if left is not None:
        left_count = left.nodes_count
    if i < left_count:
        node = left # select i-th element in the left subtree
    elif i == left_count:
        return node.value # we have exactly i elements in left subtree, so i-th value is in the current node
    else:
        i -= left_count + 1 # select element i - left_count - 1 from the right subtree
        node = node.right

我不知道这个数据结构有一个好的开源 JAVA 解决方案，但是编写自己的 AVL 树并不是那么困难（并且 Splay 树应该是最简单的，只是它们最坏的情况复杂度不是O(log n) ，但平均而言，它们应该是好的）。

Answer 2

我们可以保留一个从变量名到值的 Map 和一个由值和名称组成的键的 SortedMap（搜索树）（例如 value + "_" + name，或者具有这两个字段的 Comparable object），这样排序的键也是排序的值，但我们也可以有唯一的键，以便能够删除旧值 + 变量名并引入新值 + 变量名。 这是 HBase 中使用的一种技术，与持久化 TreeMap（自平衡二叉搜索树）没有太大区别。

然后计算分位数或百分位数就是扫描结构的问题。

当更新率较高而分位数询问率较低时，这是有效的。

当要求分位数的速度不是那么低时，我没有任何好主意，也许还有一组堆结构，这种结构也以某种方式索引以提高删除效率，例如https://stackoverflow .com/questions/8705099/how-to-delete-in-a-heap-data-structure#:~:text=4%20Answers&text=Actually%2C%20you%20can%20remove%20an,parent%20of%20the% 20old%20 件。