获取数据流的平均值、p95 和 p99
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【中文标题】获取数据流的平均值、p95 和 p99【英文标题】:getting the average, p95 and p99 of a stream of data 【发布时间】:2013-05-03 07:21:51 【问题描述】:我有传入的数据,我想计算该数据的平均值、第 95 个和第 99 个百分位数 - 我对最后 1000 个值最感兴趣。在任何时候,我都想查询这个对象以获取三个值中的任何一个(这可以在任何时候发生,而不仅仅是当看到 mod 1000 的数字为 0 时)。有没有办法在不保留最后 1000 个样本的情况下获得这三个值?
这不一定是完美的,因此我们可以使用一些技巧来获得良好的估计。此外,速度是另一个问题。谢谢
(我将在 C++ 中执行此操作,但我认为这并不重要)
【问题讨论】:
我认为您可以保存一个包含 1000 个条目的数组,而不会带来太多麻烦或内存损失。问题是数据的排序(我认为,如果你想获得百分位数,你需要对其进行排序) 是的,排序是最麻烦的部分 如果您不将数据保存在数组中,我认为没有办法计算任何百分位数,因此,算法(我认为应该如此)是: 1. 存储数据; 2.对数据进行排序(用你喜欢的方法); 3.获取所需位置的值(array[n]
where n = round(array.length * p)
and 0<=p<=1
)。
【参考方案1】:
至少,您需要维护一个包含最近 1000 个元素的队列。
要保持运行平均值,请保持最近 1000 个元素的运行总数;当您将一个新元素添加到队列中时,您会将其值添加到总数中,并且还减去刚刚从队列中删除的最旧元素的值。返回总数除以 1000 即可。
要保持运行的第 N 个百分位数,请维护两个堆并记录堆中元素的计数; “下”堆具有较低 N% 的值,“上”堆具有上 (1-N)% 的值(例如,下 95% 的堆将有 950 个元素,而上 5% 的堆将有 50 个元素)。在任何时候,您都可以从上堆返回最低元素,这就是您的百分位数。当您从最近值队列中删除一个元素时,也要从堆中删除该值。如果这导致堆不平衡(例如,下部堆有 951 个元素,上部堆有 49 个元素),则移动元素以平衡它们(例如,从下部堆中移除顶部元素并将其添加到上部堆)。
因为你想要两个百分位数,所以使用三个堆 - 较低的堆有较低的 950 个元素,中间有接下来的 40 个,上部有最高的 10 个。返回中间堆的最低元素作为第 95 个百分位,以及第 99 个百分位的上堆的最低元素。
添加和删除堆元素是 O(lg(n)),所以这就是向队列和三个堆添加新元素的成本:从堆中删除最旧的队列元素 (O(lg(n)) ,将新的队列元素添加到适当的堆中(O(lg(n)),并在需要时平衡堆(再次,O(lg(n))。将新元素添加到最高元素更大的最低堆比堆元素,即
if (newElement < lowestHeap.maxElement)
lowestHeap.add(newElement)
else if (newElement < middleHeap.maxElement)
middleHeap.add(newElement)
else
highestHeap.add(newElement)
确保您的堆允许重复元素
【讨论】:
【参考方案2】:首先让我们假设您有能力存储 1000 个数字(假设 k 乘以 1000,其中 k 是一个常数)。
保留 3 个堆:
-
用于存储 10(或 50)个元素 (heapA) 的 minheap
用于存储剩余 990(或 950 个元素)的 maxheap (heapB)
用于保持元素顺序的 minheap。最旧的元素总是在这个堆的顶部 heapC)
这三个堆是特殊的:heapC 还保留了指向 heapA 或 heapB 中相应元素的链接。 heapA 和 heapB 也跟踪 heapC 中的相同元素。
这是它的工作方式:
-
假设系统中有 1000 个元素。 heapA 有 10 个元素,heapB 有 990 个元素,heapC 有 1000 个元素
从系统中删除最旧的元素。从 heapC 中删除它并使用链接从 heapA 或 heapB 中删除它
重新平衡三个堆。
根据 heapA 的顶部将新元素的顺序添加到 heapA 或 heapB 中
将元素的顺序添加到堆C中。
在执行此操作的同时,还要添加彼此的链接。
【讨论】:
以上是关于获取数据流的平均值、p95 和 p99的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章