在线/离线算法

在开头，我们先来看看机器学习中在线/离线的概念。虽然没有必要和算法中在线/离线做直接联系，但是我觉得对理解在线/离线算法有一定帮助。

在ML系统中，比如说用推荐系统选择要给用户选择他们感兴趣的内容，我们需要通过了解用户的过往信息和此时的状态/需求（Query），通过算法来找到最好的内容（Item）。简单的概括，这样的ML系统最重要的两部分工作是：

1. 启动/调整：用过往或实时的数据来启动/调整算法

2. 应用：用算法来对新的Query推荐Item

这两部在机器学习中分别叫做训练（training period）和运行（prediction period）。

机器学习中的在线/离线算法

在这样的推荐算法中，有在线和离线的区分。无论是ML系统的训练（training）还是运行（prediction），都可以在线和离线执行，也各自有它们的缺点（备注在括号中）：

• 在线训练（online training）：用实时的数据来调整ML系统（算法的不稳定）

• 离线训练（offline training）：线下用大批量的数据来训练ML系统（对新的需求不敏感）

• 在线推荐（online prediction）：用实时的数据来做推荐（延时）

• 离线推荐（offline prediction）：线下对可能的query进行推荐（对新的需求不敏感）

在算法题中也一样，对于很多个query，类比于online prediction vs. offline prediction：可以一个一个处理，或者可以整理好了结果以后再返回。

在线算法

经典的在线算法:：用historical queries启动算法，对每一个新的query进行求解。

在线算法的情况很多时候是因为数据太大没办法一股放进内存，只能按照先来后到的顺序来一个个处理数据流(data/network stream)再返回答案。如果每一个新的query的结果都与之前的query有关，此时的在线算法又叫强制在线。

一般会用到的数据类型有：

• Heap来缩小缓存大小

• Heap，UnionFind，OrderedDict（或者双向链表）来加速查找。

一些经典题目包括：

• 用minheap做缓存，找到数据流中K个最大的数 [LC 703]，用对顶堆（minheap & maxheap）找到数据流中的中位数 [LC 295]

• 用set/disjoint sets/sliding window找数据流中的连续数字 [LC 128]

• 用minheap或linear scanning来安排进程 [LC 253]

例题：蓄水池抽样

蓄水池抽样（Reservoir sampling）有效地处理这样的问题：从N个数字中随机选择k个数。我们维护一个大小为k的蓄水池，对每一个新来的第i数字以 $i/k$ 的概率接受并替换蓄水池中的数字。参考代码：

res = S[:k]
for i in range(k, len(S)):
    j = random.randint(1, i):
    if j<=k: res[j-1] = S[i]

例题：数据流中的滑动窗口

给定一个字符串 s ，找出 刚好含有 M个不同字符的最长子串 T。

输入: s = "ababcbcbaaabbdef", M = 2
输出: "baaabb"

• 原题[类似LC 340]：找到字符串中含有M个不同字符的substring。滑动窗口+Hashmap

• 数据流：找到数据流中含有M个不同字符的连续数据。由于如果M比较大的话，没办法把整个可能包含M个字符的substring存入buffer，所以我们要修改Hashmap。不再让Hashmap存储每个字符的频率，而存储每个字符最后一次出现的下标。这样一来，如果不同字符超过M个，我们可以让左指针直接移动到第一个distinct字符。如果要继续加速，快速找到第一个distinct字符，我们可以用OrderedDict来实现。

原题

def longest(s, k):
  res = ""
  left = right = 0
  window = {}
  while right < len(s):
    c = s[right]
    right += 1
    if c in window:
      window[c] += 1
    else:
      window[c] = 1

    while len(window) > k:
      d = s[left]
      left += 1
      window[d] -= 1
      if window[d]==0:
        del window[d]
    if right-left > len(res):
      res = s[left:right]
  return res

数据流

例题：数据流中的最长连续序列

给定一个未排序的整数数组 nums ，找出数字连续的最长序列（不要求序列元素在原数组中连续）的长度。

输入：nums = [100,4,200,1,3,2]
输出：4
解释：最长数字连续序列是 [1, 2, 3, 4]。它的长度为 4。

• 原题[LC 128]：找到数字中最长连续序列

• 数据流：如果数字很多，不能把所有数字存在buffer中。用并查集来找到最大的连通图，其中连通性由“连续数字“定义。

原题

def longestConsecutive(nums):
    res = 0
    s = set(nums)
    for n in nums:
        if n-1 in s: continue
        cur, streak = n, 1
        while cur+1 in s:
            cur += 1
            streak += 1
        res = max(res, streak)
    return res

数据流

离线算法

经典的离线算法：整理好Queries，启动算法，再对每一个Query求解。

比如下面这道题，如果用离线算法先对Queries进行排序再最后求解，时间复杂度就能大大降低。

包含每个查询的最小区间 [LC5748]

给你一个二维整数数组 intervals ，其中 intervals[i] = [lefti, righti] 
表示第 i 个区间开始于 left 、结束于 right（包含两侧取值，闭区间）。
区间的 长度 定义为区间中包含的整数数目，更正式地表达是 right - left + 1 。

再给你一个整数数组 queries 。
第 j 个查询的答案是满足 lefti <= queries[j] <= righti 的 长度最小区间 i 的长度 。
如果不存在这样的区间，那么答案是 -1 。

输入：intervals = [[1,4],[2,4],[3,6],[4,4]], queries = [2,3,4,5]
输出：[3,3,1,4]
解释：查询处理如下：
- Query = 2 ：区间 [2,4] 是包含 2 的最小区间，答案为 4 - 2 + 1 = 3 。
- Query = 3 ：区间 [2,4] 是包含 3 的最小区间，答案为 4 - 2 + 1 = 3 。
- Query = 4 ：区间 [4,4] 是包含 4 的最小区间，答案为 4 - 4 + 1 = 1 。
- Query = 5 ：区间 [3,6] 是包含 5 的最小区间，答案为 6 - 3 + 1 = 4 。

如果想到每个query都有可能查询任何一个interval覆盖的区域，就要提前处理interval存储很多信息。但如果把Queries和Intervals都先排序以后从左到右依次处理，可以用线性的遍历来完成查询。

参考代码：

def minInterval(intervals, queries):
    order = sorted([i for i in range(len(queries))],
                    key=lambda i: queries[i])
    intervals.sort()
    p = -1
    res = [-1 for _ in range(len(queries))]
    s = SortedSet()
    for i in order:
        q = queries[i]
        while p+1 < len(intervals) and intervals[p+1][0]<=q:
            p += 1
            s.add((intervals[p][1]-intervals[p][0]+1,
                   intervals[p][1]))      # 按照interval的长短排序
        while s and s[0][1] < q: s.pop(0) # 如果和最早的query无关了
                                          # 那和之后的query也无关了
        if s: res[i] = s[0][0]
    return res