在给定时间戳的情况下计算时隙活动性的算法

Question

考虑到一系列网络I / O活动的时间戳，什么是计算一天内所有时段的活跃度的最佳算法？

例如，选择插槽大小= 30秒，然后1天= 24 * 60 * 60/30 = 2880个插槽。对于一个时间段，根据给定的时间序列数据将其标记为有效或无效（如果有活动，则 有效 在此广告位中， 无效 ，否则）。然后计算活动率=（＃活动槽）/（＃总槽数）。

建议？

Answer 1

我不确定你的意思＆＃34;最好＆＃34;在这种情况下，但请忍受我。

因此，我们需要一个24小时内需要多个时隙和时间戳的函数，并返回时间戳所属的时隙。类似的东西：

int GetSlot(int numberOfSlots, int secondsSinceMidnight)
{
    int secondsInSlot = 24 * 60 * 60 / numberOfSlots;
    return secondsSinceMidnight / secondsInSlot;
}

现在，从时隙到时间戳计数创建一个空的地图数据结构。开始循环遍历时间戳集。对于每个时间戳，请致电GetSlot;调用它的插槽assignedSlot。我们检查地图数据结构，看它是否包含assignedSlot的条目。如果是，我们将映射计数器增加1。否则，我们为assignedSlot添加一个新条目，并将时间戳计数设置为1。继续所有时间戳。

最后，我们在每个活动插槽的地图数据结构中都有一个条目。我们知道插槽的总数，因此获取平均活动插槽数很容易：map.size() / numberOfSlots。我们记得的信息比您技术上需要的更多，但仍然如此。

这是O（n）时间和O（n）空间。

另一种方法是按升序对时间戳进行排序，然后循环遍历它们，计算活动时间段。这可以是O（n log n）时间和O（1）空间。

如果你有一堆紧密聚集在几个时隙内的时间戳，第一种方法很可能会更有效率。如果您的时间戳较少，但它们在整个时间段内分布更均匀，则第二种方法可能会更好。