哈希表+有序集合

请看本题解的分析：
题目的关键是四大操作，其中 current/maximum/minimum 明示我们，数据流应有快速找到一些数据的能力：

1. 时间戳最大的股票所对应的价格，即题目所定义的最新股票价格
2. 在当前数据流节点，股票在所有时间戳的最高价格(最高价格的时间戳可能不真实，在下一个数据流节点，不真实的最高价格的时间戳价格变低/变高(被覆盖))
3. 在当前数据流节点，股票在所有时间戳的最低价格

请了解数据结构：有序集合，插入其中的数据，会自动排序，在C++中multiset是可以存储重复数值的有序集合。multiset满足快速找到最高价格/最低价格的需求，还满足动态更新(数据流)，可能有重复价格的需求，解决了上述2/3需求的能力。

最后，请看上述能力1的解决方案：
维护最大时间戳 maxTImestamp ，用于找到最大时间戳；维护哈希表unordered_map，存储时间戳->价格键值对。哈希表即符合流式存储，还可以 $O(1)$ 时间找到最新股票价格，请读者多多练习，掌握哈希表的知识点。

class StockPrice {
public:

    StockPrice() {}
    
    void update(int timestamp, int price) {
        if (mp.count(timestamp)) { // 当前存在 此timestamp
            multiset<int>::iterator it = S.find(mp[timestamp]);
            S.erase(it);
            S.emplace(price); // S 插入 price
            mp[timestamp] = price; // 更新时间戳对应价格
        } else { // 不存在 此timestamp
            maxTimestamp = max(maxTimestamp, timestamp); // 最大时间戳
            S.emplace(price);
            mp[timestamp] = price;
        }
    }
    
    int current() { // timestamp最大的股票价格
        return mp[maxTimestamp];
    }
    
    int maximum() { // 找到最高价格
        return *S.rbegin();
    }
    
    int minimum() { // 找到最低价格
        return * S.begin();
    }
private:
    int maxTimestamp;
    unordered_map<int, int> mp; // 时间戳 -> 价格 // 维护时间
    multiset<int> S; // 价格 // 维护最高和最低价格
};

时间复杂度 $O(logn)/O(1)$ : $n$ 是更新操作次数，和有序集合相关的操作($update/maximun/minimum$)的最坏时间复杂度 $O(logn)$，和哈希表相关的操作($current$)的时间复杂度$O(1)$ 。
空间复杂度 $O(n)$ : 最坏空间复杂度 $O(n)$ 。

AC

致语

• 理解思路很重要
• 读者有问题请留言，清墨看到就会回复的。