维护和排序固定大小的数组（或链表？）的最佳方法是什么？为了清楚地说明情况，假设100个数据样本存储在一个缓冲区中（假设它们是为了简单而排序），那么当下一个样本进入时，最旧的一个出去，新的样本必须放入缓冲区中。位置使其排序。
存储这些样本，数组或链表的最佳方法是什么？以及如何为最新的样本块排序列表？
[最初缓冲区可以初始化为0]
答案 0 :(得分：5)
数组和链表都很难保存每次更新后必须保持排序的数据。要么必须在更新后求助列表（O（nlogn）），要么将新元素插入/移除/移动到排序列表中的适当位置（O（n））。
更好的想法是使用本质排序的数据结构，并在O（log（n））中的每次更新后维护该属性。 binary search trees和skip lists都有该属性。许多语言都有一个容器，它被实现为一个快速排序的数据结构（例如C ++中的set和Java中的TreeSet。
答案 1 :(得分：3)
这是家庭作业吗？
无论哪种方式，听起来你正在寻找的答案是堆支持的优先级队列。正如MAK所指出的，数组和链表都有线性时间插入。链接列表似乎更好，因为它们会有恒定时间提取，但提取和插入过程无论如何都需要渐近线性时间。堆（和其他树结构）允许对数提取和插入。
答案 2 :(得分：1)
基本上，这里有两种排序 - 一种是按值排序，一种是按时间排序。您可以考虑使用值排序的平衡BST，并为基于时间的排序维护一个简单的指针/引用队列（取决于语言）（假设您在添加时删除了“最旧”值，不是一些外部时间戳。）
插入物： 添加到BST 添加到队列 if queue.size（）＆gt; MAX_SIZE： node_to_remove = queue.dequeue（） BST.remove_node（node_to_remove）
添加到BST = O（lg n），添加到队列= O（1），从BST = O（lg n）中删除 - 所以你的插入仍然是O（lg n），这基本上是你能做到的最好无论如何，为排序的插入做。
答案 3 :(得分：0)
堆树可能会很好。您可以使用Merge sort中的Merge子例程进行一些修改。