使用稀疏表进行范围总和查询

在某些情况下，我们需要对数据集合进行范围总和查询。例如，我们想要查询一个时间范围内的销售总额，一个地理位置范围内的房价总和等等。此时，使用稀疏表可以大幅提高查询效率。

什么是稀疏表

稀疏表是一种将二维矩阵中大量的空值压缩存储的数据结构。其核心思想是将数据集合分解成若干个小的子集，只对非空值进行存储。这样做既节省了存储空间，也提高了数据访问的效率。

稀疏表的实现

稀疏表的实现分为两个步骤：

1. 将数据集合分解成若干个小的子集。
2. 对每个子集进行压缩存储，并按照一定的索引方式组织。

以一个时间范围内的销售总额为例，我们可以将原数据集合分解成若干个小的子集，每个子集包含一天的销售数据。对于每个子集，我们可以按照时间戳作为索引值，将销售数据压缩存储到一个列表中。这样，对于一个时间范围内的查询，我们只需要加载对应时间范围内的子集，并对其中的销售数据进行累加即可。

以下是一个实现稀疏表的示例代码：

class SparseTable:
    def __init__(self, data, split_func):
        """
        :param data: 原数据集合
        :param split_func: 分解数据集合的函数，返回若干个小的子集
        """
        self.split_func = split_func
        self.table = {}  # 稀疏表，格式为：{索引值: 数据列表}

        # 将数据集合分解成若干个小的子集，并对每个子集进行压缩存储
        for subset in split_func(data):
            for i, value in subset.items():
                if i not in self.table:
                    self.table[i] = []
                self.table[i].append(value)
                
    def range_sum(self, start, end):
        """
        对指定范围内的数据进行求和
        :param start: 范围起始值
        :param end: 范围结束值
        :return: 范围内数据的总和
        """
        result = 0
        for i in range(start, end+1):
            if i in self.table:
                result += sum(self.table[i])
        return result

如何使用稀疏表进行数据查询

使用稀疏表进行数据查询分为以下几步：

1. 加载数据集合并创建稀疏表。
2. 构造查询条件。
3. 调用稀疏表的查询函数进行查询，并根据查询结果进行操作。

以下是一个使用稀疏表查询某个时间范围内销售总额的示例代码：

data = {}  # 销售数据集合，格式为：{时间戳: 销售金额}

# 加载销售数据并创建稀疏表
sparse_table = SparseTable(data, split_func=split_by_day)

# 构造查询条件
start_time = datetime(2022, 1, 1)
end_time = datetime(2022, 1, 7)

# 查询指定时间范围内的销售总额
total_sales = sparse_table.range_sum(start_time.timestamp(), end_time.timestamp())
print(f"总销售额为：{total_sales}")

在上面的示例代码中，我们首先加载销售数据并创建稀疏表，然后根据时间范围构造查询条件，最后调用稀疏表的查询函数进行查询，并输出查询结果。