Не повезло)

Тэкс, раз у вас раз в минуту прилетают данные в каждый массив, то timestamp у всех прилетающих данных одинаковый? Только пэйлоадами и целевыми массивами различаются?

Или timestamp варьируется немного, в пределах 60 сек? Или я не угадал и сильно варьируется?

Выглядит, будто проще в БД завести индекс по таймстемпу. Какая вообще задача решается?

Тут человеку без сторонних БД нужно, предлагал выше

скорее всего к этому не стоит привязываться, т.к. это может сильно измениться

да, кеш разогревается из embedded db:)

Если это может сильно измениться, вы полетите по производительности, потому что вставлять что-то в середину массива очень долго :(

не, новые данные добавляются только в конец массива

А, то есть новый unixtime всегда больше предыдущих

я имел в виду, что обновление могут прилетать в разное время и с разными периодами

А не обязательно через минуту

А что можно прям точно сказать про timestamp? Расспрашиваю, потому что тут можно оптимизировать, только зная природу данных, кажется

да, была бы хорошей идеей высчитывать индекс, но тут нет никаких гарантий, разница во времени между данными структурами могут сильно варьироваться(вообще данные это стаканы торговли)

Если массив отсортирован - это уже своеобразный индекс. log n вообще очень хорошая асимптотика

Я веду скорее к уменьшению памяти, чтобы не хранить везде полные таймштампы

А вам не разрешат in-memory SQLite? Он же общественное достояние, у него лицензия свободнее, чем у языка, на котором вы пишете 😉

кстати, да, спасибо, надо посмотреть в сторону SQLite

Привет всем.
Помогите пожалуйста разобраться в решение задачи.
В целом говорят дается дерево. На первом шаге выделяют равновероятно среди всех вершин одну, то есть каждая может быть выбрана с 1 / n.
Дальше на каждой итерации выбирается равновероятно одна вершина среди тех вершин которые смежны хотябы с одной из уже выделенных вершин.
Мы все эти числа выписываем подряд. Вопрос в том чтобы найти мат ожидания количество инверсий этого массива