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用最容易理解的方法,实现LRU、LFU算法

目录

1、LRU

1.1、问题描述:

1.2、解题思路:使用LinkedHashMap实现

2、LFU

2.1、问题描述:

2.2、解题思路:使用LinkedHashMap


1、LRU

1.1、问题描述:

题目:可参考牛客:设计LRU缓存结构_牛客题霸_牛客网

问题概述:实现一个类,这个类需要做以下几件事情:

  • 类实例化后,可以存储key、value的键值对;
  • 存储的键值对数是有限的,当数量达到上限后,就会删除最久未访问过的键值对
  • 实现一个get方法,可以通过key,获取到value的值(这也算是一次访问)
  • 实现一个set方法,可以将key,value存放进去(若key存在,则更新value值)
  • 要求get、set方法的时间复杂度为O(1)

1.2、解题思路:使用LinkedHashMap实现

        首先,我们其实可以理解为,我们现在是需要一个map的,来存储key、value,例如我们可以使用HashMap或者是TreeMap,因为要求get、set方法的时间复杂度为O(1),所以我们选择HashMap~

        其次呢,我们还要记录map进去的键值对的顺序的,所以很显然,我们可以选择LinkedHashMap。LinkedHashMap的底层其实就是:维护着一个HashMap:key、value在HashMap中存储着;还维护着一个双向链表:key、value在链表中也会有自己的位置 - 维护他的顺序(key、value以Node节点存在,有pre指针、next指针)~

        我们可以进入LinkedHashMap源码中看看:

接下来就是代码实现了,还是很容易理解的:

import java.util.*;public class Solution {LinkedHashMap<Integer, Integer> map;int cacapacity = 0;//长度int size = 0;public Solution(int capacity) {// write code herethis.cacapacity = capacity;this.map = new LinkedHashMap<>(capacity);}public int get(int key) {// write code hereInteger value = map.get(key);if(value == null){return -1;} else {map.remove(key);map.put(key, value);return value;}}public void set(int key, int value) {// write code hereif(map.containsKey(key)){map.remove(key);map.put(key, value);} else {if(size < cacapacity){map.put(key ,value);size++;} else if(size == cacapacity){int first = map.keySet().iterator().next();map.remove(first);map.put(key, value);}}return;}
}/*** Your Solution object will be instantiated and called as such:* Solution solution = new Solution(capacity);* int output = solution.get(key);* solution.set(key,value);*/

2、LFU

2.1、问题描述:

题目:可参考牛客:设计LFU缓存结构_牛客题霸_牛客网

问题概述:实现一个类,这个类需要做以下几件事情:

  • 类实例化后,可以存储key、value的键值对;
  • 存储的键值对数是有限的,当数量达到上限后,就会删除访问次数最少得键值对(访问次数一样,则删除最久未被访问的)
  • 实现一个get方法,可以通过key,获取到value的值(这也算是一次访问)
  • 实现一个set方法,可以将key,value存放进去(若key存在,则更新value值)

2.2、解题思路:使用LinkedHashMap

        首先,我们其实可以理解为,我们现在是需要一个map的,来存储key、value,例如我们可以使用HashMap或者是TreeMap,我们继续选择HashMap~

        其次呢,我们需要对这些键值对进行排序,排序规则:访问次数从小到大排序,访问次数相同时,则按照访问时间从小到大排序,所以很显然,我们可以选择LinkedHashMap。

        思路:

  • 使用LinkedHashMap来维护键值对的存储;
  • 这里存储时,同时还要记录访问次数,因此,我们map中的存储数据格式采用键:key,值:是一个一维数组,数组第一个值是value值,数组第二个值是访问次数的count值;
  • 如果是get,没有则返回-1;有键值对时,记录value值,将原有的键值对删除,调用公共方法再把这个键值加上去,记得count++(公共方法,后面说);
  • 如果是set:
    • 先查看这个key是否已存在过,如果key之前不存在:
      • 存储的数量未达到上限,键值对的count设为1,调用公共方法新增键值对;
      • 存储的数量达到上限,先删除map中第一个key,再调用公共方法新增这组新的键值对;
    • 如果key之前就存在:先查询到这个key的count,调用公共方法新增键值对(key,新的value,++count);
  • 公共方法新增键值对:新增键值对的位置要求:访问次数从小到大排序,访问次数相同时,则按照访问时间从小到大排序,思路:
    • 公共方法的参数:原本的LinkedHashMap - 变量map;key、value、count
    • 再准备一个备用的LinkedHashMap - 变量设为res,参数中的LinkedHashMap,变量设为map
    • 遍历map:
      • 如果遍历的count小于等于方法传参中的count,则把这组键值对移到res中
      • 如果遍历的count大于方法传参中的count,则先给res新增一组键值对(方法传参中的键值对),停止遍历
      • 再遍历map剩余的键值对,将他们转移到res中

注意:看着很复杂,其实就是一些判断而已,主要就是遵循排序规则就可以了

代码如下:

import java.util.*;public class Solution2 {/*** 代码中的类名、方法名、参数名已经指定,请勿修改,直接返回方法规定的值即可** lfu design* @param operators int整型二维数组 ops* @param k int整型 the k* @return int整型一维数组*/public static int[] LFU (int[][] operators, int k) {// write code hereLinkedHashMap<Integer, int[]> map = new LinkedHashMap<>(k);int size = 0;ArrayList<Integer> res = new ArrayList<>();for(int i = 0;i<operators.length;i++){//opt = 1,setif(operators[i][0] == 1){// set key:operators[i][1] value:operators[i][2] count:operators - 待定int[] tmp = map.get(operators[i][1]);//新keyif(tmp == null){// 满了if(size == k){Integer first = map.keySet().iterator().next();map.remove(first);//新增进去 todo:map = fun(map, operators[i][1], operators[i][2], 1);} else {//todo:map = fun(map, operators[i][1], operators[i][2], 1);size++;}} else {//旧key,修改value,count todo:map.remove(operators[i][1]);map = fun(map, operators[i][1], operators[i][2], ++tmp[1]);}}else {// getint[] tmp = map.get(operators[i][1]);if(tmp == null){res.add(-1);} else {//记录valueres.add(tmp[0]);//修改次数 todomap.remove(operators[i][1]);map = fun(map, operators[i][1], tmp[0], ++tmp[1]);}}}int[] arr = new int[res.size()];for(int i = 0;i<res.size();i++){arr[i] = res.get(i);}return arr;}//插入 - 整个顺序为-先以count排序,count相同时,插入时间顺序排序public static LinkedHashMap<Integer, int[]> fun(LinkedHashMap<Integer, int[]> map, int key , int value, int count){LinkedHashMap<Integer, int[]> res = new LinkedHashMap<>();int size = 0;int mapSize = map.size();while (size<mapSize){int first = map.keySet().iterator().next();int[] arr = map.get(first);if(arr[1] <= count){res.put(first, arr);map.remove(first);} else {int[] tmp = new int[]{value, count};res.put(key, tmp);break;}size++;}while (size<mapSize){int first = map.keySet().iterator().next();int[] arr = map.get(first);res.put(first, arr);map.remove(first);size++;}//检查新增的key是否成功新增了,如果没有在把他新增在最后面(例如:这组键值对的count最大,就应该在最后一个)if(map.get(key) == null){int[] tmp = new int[]{value, count};res.put(key, tmp);}return res;}public static void main(String[] args) {int[][] arr = {{1,1,1},{1,2,2},{1,3,3},{1,4,4},{2,4},{2,3},{2,2},{2,1},{1,5,5},{2,4}};
//        int[][] arr ={{1,1,1},{1,2,2},{2,2}};LFU(arr, 4);}
}


http://www.mrgr.cn/news/33590.html

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