设计高度优化的数据结构，以执行insert，delete和getRandom三个操作

Question

我刚接受过软件访谈。其中一个问题是使用三种方法insert，delete和getRandom以高度优化的方式设计任何数据结构。面试官让我想到数据结构的组合来设计一个新的数据结构。插入可以设计无论如何但是随机和删除我需要获得特定元素的位置。他给了我一个思考数据结构的提示，这种数据结构花费的时间最少。

欢迎任何答案或讨论......

Answer 1

让t成为要存储在数据结构中的元素的类型。 有一个可扩展的数组elements包含所有元素，没有特定的顺序。有一个哈希表indices，可以将t类型的元素映射到elements中的位置。

• 插入e表示
  • 在e末尾添加elements（即push_back），获取其位置i
  • 将映射(e,i)插入`indices
• 删除e表示
  • 在i中找到e的{​​{1}}位置，感谢elements
  • 使用indices
  的最后一个元素e覆盖f
  • 更新elements：删除映射indices并插入(f,indices.size())
• 随机绘制一个元素（将其留在数据结构中，即它是(f,i)，而不是peek）只是在pop中绘制一个整数i并返回{{ 1}}。

假设散列表非常适合[0,elements.size()[类型的元素，则所有三个操作都是O（1）。

请注意数据结构中有0或1个元素的情况。

Answer 2

树可能在这里运作良好。订单log（n）插入和删除，并选择random也可以是log（n）：从根节点开始，在每个交叉点随机选择一个子节点（由每个子节点的叶节点总数加权），直到达到叶。

Answer 3

排序时间最少的数据结构是排序数组。

get_random（）是二进制搜索，所以O（log n）。

insert（）和delete（）涉及添加/删除有问题的元素然后求助，即O（n log n），例如可怕。

我认为他的暗示很差。你可能面试不好。

Answer 4

我觉得你可以使用一些像红黑树一样的树木。这将给出O（log n）插入和删除时间。 要获取随机元素，可以使用额外的哈希表来跟踪树结构中的元素。

Answer 5

可能是Heap (data structure)