計算運行平均值

Question

我有一個包含品牌和消費數據的數據流;我需要按需提供實時平均消費數據。
這是一個高容量，低延遲的滴答聲。
典型的最后5個滴答可能是：

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

可能的選擇：
填充數組/列表中的數據 - 按需聚合和返回平均值（考慮到數量不可行）
在tick上填充帶有鍵和聚合數據的地圖。使用kep和tick count保持單獨的地圖。根據需要計算地圖1和2的平均值並返回平均值。
是否有更好的數據結構/算法來實現這一目標？

Answer 1

對於你的問題，最好維護一個包含{brand: (num, mean)}字典的另一個地圖，然后當獲得新的消費x ，你可以更新dict

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