有限容量下持续流入数据的time-strip图表数值计算方案问询

我需要实现一个最多存储100个x-y数据对的图表，数据从设备持续流入。要求绘制从测量起始时刻到当前的完整趋势图（而非仅显示最近100个值的滑动窗口），且不能存储全部输入数据（系统长期运行会产生数亿条数据），仅保留100个数据项或少量额外信息。

该图表属于"时间条"类型：新数据点从右侧加入，左侧固定为测量起始点。当前代码结构如下：

struct vec2f {
    float x, y;
};

std::vector<vec2f> data;

我希望用100个经过平均/最小/最大值处理的数据点来绘制图表。当接收的数据量≤100时处理简单，但第101条数据到来时，如何在保持完整趋势的前提下实现需求？核心限制是数据增量流入，无法批量处理所有数据，也不能存储全部数据。

我的直觉是按99/100的比例"压缩"现有数据，再添加新数据，但想知道处理点数组（向量）的最佳方法，以及是否有成熟的解决方案。优先采用C++实现（尽量使用标准库工具），但其他语言的实现思路也可接受，重点关注方法本身。

更新约束 #

更新1：图表的第一个（最左侧）和最后一个（最右侧）值必须精确显示。例如数据从时间0、值0开始，即使其他位置使用平均值，图表也需从[0,0]起始，确保初始值清晰可见；最新加入的值也需精确显示。

更新2：数据变换需保持比例与一致性，例如当输入为直线（如y=x）时，变换后仍需保持直线。时间（x值）无约束，采样间隔可变甚至为0（此时取最新传入的值），唯一约束是时间不可回溯。

宽松条件 #

• 图表可在取值（平均/最小/最大/中位数）或混合加权计算导致的锯齿效应上存在轻微误差；
• 性能要求不高（除非过度消耗），核心需求是避免存储过多输入数据。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Damir Tenishev