空間和時間的優化解決方案

Question

最近，一位比我年長的開發人員給了我一個看似很小的 JavaScript 編程挑戰。

它類似於：

編寫代碼以在將新數字插入跟蹤器 class 時持續跟蹤最高、最低和平均溫度。

使用以下方法編寫 class TempTracker：

• 一種插入新溫度的方法。
• 一種獲得迄今為止我們見過的最高溫度的方法
• 一種獲得迄今為止我們見過的最低溫度的方法
• 一種獲取迄今為止我們看到的所有溫度平均值的方法

優化空間和時間。

下面是我的解決方案（您可以在此處找到包括測試在內的完整源代碼）。

class TempTracker {
    constructor() {
        this.temperatures = [];
    }

    all() {
        return [...this.temperatures];
    }

    clear() {
        this.temperatures.length = 0;
    }

    count() {
        return this.temperatures.length;
    }

    insert(temperature) {
        if (typeof temperature !== 'number' || Number.isNaN(temperature)) {
            throw new TypeError('must be a number');
        }

        this.temperatures.push(temperature);
    }

    add(temperature) {
        this.insert(temperature);
    }

    get length() {
        return this.count();
    }

    get lowest() {
        return this.check((temperatures) => Math.min(...temperatures));
    }

    get highest() {
        return this.check((temperatures) => Math.max(...temperatures));
    }

    get average() {
        return this.check((temperatures, length) => {
            const totalTemperature = temperatures.reduce(
                (acc, temperature) => acc + temperature,
                // eslint-disable-next-line
                0
            );

            return Number((totalTemperature / length).toFixed(2));
        });
    }

    // should be private method
    check(callback) {
        if (typeof callback !== 'function') {
            throw new TypeError('callback must be a function');
        }

        if (this.length === 0) {
            throw new Error('add at least one temperature value');
        }

        return callback(this.temperatures, this.length);
    }
}

雖然代碼確實按預期工作，但我被告知我的代碼沒有針對空間和時間進行優化，因為隨着輸入增長到數百萬或數十億溫度，用於處理的 memory 將耗盡，並且還提到了其他一些東西，它需要線性時間 O()。

我對數據結構和算法的了解充其量是非常模糊的，我真的在努力改進這方面的知識。

當我問我可以做些什么來改進代碼時，我被告知要使用數組以外的東西來存儲溫度列表，然后讓我思考哪個對這個用例最有意義。

在 JavaScript 中可用的數據結構（至少我知道）中，我能想到的只有Sets和Float32Arrays 。

我能否獲得關於哪個更好以及為什么更好的指導，以及如何改進我的解決方案以“優化空間和時間” ？

Answer 1

您不需要任何復雜的數據結構來完成此任務，您只需要跟蹤：

• 迄今為止看到的最高溫度
• 迄今為止看到的最低溫度
• 到目前為止看到的溫度總和
• 到目前為止看到的溫度數量

這需要 O(1) 空間，並且每個所述操作都需要 O(1) 時間（要獲得平均值，將溫度總和除以溫度數）。

Answer 2

對於給定的要求，您實際上並不需要存儲所有單獨的溫度……不需要使用all方法。

您實際上只需要維護最小值、最大值、總和和計數。 使用這 4 個數字，您可以做所有需要的事情：

class TempTracker {
    constructor() {
        this._low = Infinity;
        this._high = -Infinity;
        this._count = 0;
        this._sum = 0;
    }

    insert(temperature) {
        if (typeof temperature !== 'number' || Number.isNaN(temperature)) {
            throw new TypeError('must be a number');
        }
        this._low = Math.min(temperature, this._low);
        this._high = Math.max(temperature, this._high);
        this._count++;
        this._sum += temperature;
    }

    get lowest() {
        if (!this._count) throw new Error("no data");
        return this._low;
    }

    get highest() {
        if (!this._count) throw new Error("no data");
        return this._high;
    }

    get average() {
        if (!this._count) throw new Error("no data");
        return Math.round(this._sum * 100 / this._count) / 100;
    }
}