我想表示未来系统元素的预测状态。元素可以处于状态S1或S2。 S1预测是<t_start, t_end>形式的非重叠区间，其中t_ s是未来的相对时间。缺少S1间隔意味着状态为S2且仅进行S1次预测。主要操作是添加预测间隔并查询任意未来时间的状态。状态查询比查询更频繁地发生几个数量级。可以在有限范围内的任何时间添加间隔，相对于现有间隔的任何顺序。另一个重要的操作是时间的进展，这意味着预测越来越接近并最终传递到可以被遗忘的过去。预测可能很少被删除，但这不是必需的。时间的基础模型可以是连续的，也可以是离散化为整数的时间步长。
我已经使用链表实现了这一点，其中列表中的位置表示时间（使用时间离散为整数），节点内容为S1或S2。这非常适合随着时间的推移进行更新（您只需删除第一个节点），并且查询速度相当快（未来时间步数的线性）。但是，因为您列举了所有可能的时间片，所以在添加预测方面有点难看，并且随着时间范围的增加或时间片的精确度，它会严重缩放。因此，我正在寻找一种替代方法（例如，基于间隔某种方式）。
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一种可能性是将间隔存储在二叉搜索树中。如果你可以忍受线性时间最坏情况的行为，我会建议splay tree，因为它会调整自己以处理在摊销的常数时间内有利的查询模式。
由于间隔不重叠，因此搜索BST非常简单。如果查询点包含在当前间隔中，那么我们就完成了。如果它位于左侧，则搜索左子树。如果它位于右侧，请搜索正确的子树。