数据流中上下5％的元素

如何解决数据流中上下5％的元素

给出数字输入流， 最后一个k值的平均值是必需的，在计算中， 必须删除k个数字的top5％和bottom5％。

我们可以在线性时间内做到吗？一个O（n log k）解决方案将通过使用优先级队列来解决，但我无法想到更理想的解决方案。

解决方法

这是O(n log(k))方法。我使用了 deque 来按输入顺序保存最后的k值，并使用了 ordered set 来维护最后的k值的排序版本：

deque<T> d;
set<T> s;   // e.g.,red-black tree
for each new value x {
     d.push_back(x);
     s.insert(x);
     if (d.size() > k) {
         old = d.front(); d.pop_front();
         s.erase(old);
         // s holds sorted k-values
         // traverse to find mean
         // traverse in order,pass over the first and last 0.05*k values
     }
}