阿里面试真题详解: LFU缓存

简介: 阿里面试真题详解: LFU缓存

描述
LFU是一个著名的缓存算法
对于容量为k的缓存,如果缓存已满,并且需要逐出其中的密钥,则最少使用的密钥将被踢出。
实现LFU中的set 和 get
Input:
LFUCache(3)
set(2,2)
set(1,1)
get(2)
get(1)
get(2)
set(3,3)
set(4,4)
get(3)
get(2)
get(1)
get(4)

Output:
2
1
2
-1
2
1
4

在线评测地址:领扣题库官网

解题思路

了解LFU的基本算法,按照要求进行模拟即可,记录下每一个的出现频率,如果满了,选出频率最低的踢出

public class LFUCache {

    private final Map<Integer, CacheNode> cache;
    private final LinkedHashSet[] frequencyList;
    private int lowestFrequency;
    private int maxFrequency;
    private final int maxCacheSize;

    // @param capacity, an integer
    public LFUCache(int capacity) {
        // Write your code here
        this.cache = new HashMap<Integer, CacheNode>(capacity);
        this.frequencyList = new LinkedHashSet[capacity * 2];
        this.lowestFrequency = 0;
        this.maxFrequency = capacity * 2 - 1;
        this.maxCacheSize = capacity;
        initFrequencyList();
    }

    // @param key, an integer
    // @param value, an integer
    // @return nothing
    public void set(int key, int value) {
        // Write your code here
        CacheNode currentNode = cache.get(key);
        if (currentNode == null) {
            if (cache.size() == maxCacheSize) {
                doEviction();
            }
            LinkedHashSet<CacheNode> nodes = frequencyList[0];
            currentNode = new CacheNode(key, value, 0);
            nodes.add(currentNode);
            cache.put(key, currentNode);
            lowestFrequency = 0;
        } else {
            currentNode.v = value;
        }
        addFrequency(currentNode);
    }

    public int get(int key) {
        // Write your code here
        CacheNode currentNode = cache.get(key);
        if (currentNode != null) {
            addFrequency(currentNode);
            return currentNode.v;
        } else {
            return -1;
        }
    }

    public void addFrequency(CacheNode currentNode) {
        int currentFrequency = currentNode.frequency;
        if (currentFrequency < maxFrequency) {
            int nextFrequency = currentFrequency + 1;
            LinkedHashSet<CacheNode> currentNodes = frequencyList[currentFrequency];
            LinkedHashSet<CacheNode> newNodes = frequencyList[nextFrequency];
            moveToNextFrequency(currentNode, nextFrequency, currentNodes, newNodes);
            cache.put(currentNode.k, currentNode);
            if (lowestFrequency == currentFrequency && currentNodes.isEmpty()) {
                lowestFrequency = nextFrequency;
            }
        } else {
            // Hybrid with LRU: put most recently accessed ahead of others:
            LinkedHashSet<CacheNode> nodes = frequencyList[currentFrequency];
            nodes.remove(currentNode);
            nodes.add(currentNode);
        }
    }

    public int remove(int key) {
        CacheNode currentNode = cache.remove(key);
        if (currentNode != null) {
            LinkedHashSet<CacheNode> nodes = frequencyList[currentNode.frequency];
            nodes.remove(currentNode);
            if (lowestFrequency == currentNode.frequency) {
                findNextLowestFrequency();
            }
            return currentNode.v;
        } else {
            return -1;
        }
    }

    public int frequencyOf(int key) {
        CacheNode node = cache.get(key);
        if (node != null) {
            return node.frequency + 1;
        } else {
            return 0;
        }
    }

    public void clear() {
        for (int i = 0; i <= maxFrequency; i++) {
            frequencyList[i].clear();
        }
        cache.clear();
        lowestFrequency = 0;
    }

    public int size() {
        return cache.size();
    }

    public boolean isEmpty() {
        return this.cache.isEmpty();
    }

    public boolean containsKey(int key) {
        return this.cache.containsKey(key);
    }

    private void initFrequencyList() {
        for (int i = 0; i <= maxFrequency; i++) {
            frequencyList[i] = new LinkedHashSet<CacheNode>();
        }
    }

    private void doEviction() {
        int currentlyDeleted = 0;
        double target = 1; // just one
        while (currentlyDeleted < target) {
            LinkedHashSet<CacheNode> nodes = frequencyList[lowestFrequency];
            if (nodes.isEmpty()) {
                break;
            } else {
                Iterator<CacheNode> it = nodes.iterator();
                while (it.hasNext() && currentlyDeleted++ < target) {
                    CacheNode node = it.next();
                    it.remove();
                    cache.remove(node.k);
                }
                if (!it.hasNext()) {
                    findNextLowestFrequency();
                }
            }
        }
    }

    private void moveToNextFrequency(CacheNode currentNode, int nextFrequency,
                                     LinkedHashSet<CacheNode> currentNodes,
                                     LinkedHashSet<CacheNode> newNodes) {
        currentNodes.remove(currentNode);
        newNodes.add(currentNode);
        currentNode.frequency = nextFrequency;
    }

    private void findNextLowestFrequency() {
        while (lowestFrequency <= maxFrequency && frequencyList[lowestFrequency].isEmpty()) {
            lowestFrequency++;
        }
        if (lowestFrequency > maxFrequency) {
            lowestFrequency = 0;
        }
    }

    private class CacheNode {
        public final int k;
        public int v;
        public int frequency;

        public CacheNode(int k, int v, int frequency) {
            this.k = k;
            this.v = v;
            this.frequency = frequency;
        }
    }
}

更多题解参考:九章官网solution

相关文章
|
10月前
|
监控 Java 数据安全/隐私保护
阿里面试:SpringBoot启动时, 如何执行扩展代码?你们项目 SpringBoot 进行过 哪些 扩展?
阿里面试:SpringBoot启动时, 如何执行扩展代码?你们项目 SpringBoot 进行过 哪些 扩展?
|
9月前
|
负载均衡 架构师 Cloud Native
阿里面试:服务与发现 ,该选 CP 还是 AP?为什么?
阿里面试:服务与发现 ,该选 CP 还是 AP?为什么?
阿里面试:服务与发现 ,该选  CP 还是 AP?为什么?
|
10月前
|
SQL Java 数据库连接
阿里腾讯互联网公司校招 Java 面试题总结及答案解析
本文总结了阿里巴巴和腾讯等互联网大厂的Java校招面试题及答案,涵盖Java基础、多线程、集合框架、数据库、Spring与MyBatis框架等内容。从数据类型、面向对象特性到异常处理,从线程安全到SQL优化,再到IOC原理与MyBatis结果封装,全面梳理常见考点。通过详细解析,帮助求职者系统掌握Java核心知识,为校招做好充分准备。资源链接:[点击下载](https://pan.quark.cn/s/14fcf913bae6)。
443 2
|
11月前
|
缓存 NoSQL 关系型数据库
美团面试:MySQL有1000w数据,redis只存20w的数据,如何做 缓存 设计?
美团面试:MySQL有1000w数据,redis只存20w的数据,如何做 缓存 设计?
美团面试:MySQL有1000w数据,redis只存20w的数据,如何做 缓存 设计?
|
6月前
|
缓存 负载均衡 监控
135_负载均衡:Redis缓存 - 提高缓存命中率的配置与最佳实践
在现代大型语言模型(LLM)部署架构中,缓存系统扮演着至关重要的角色。随着LLM应用规模的不断扩大和用户需求的持续增长,如何构建高效、可靠的缓存架构成为系统性能优化的核心挑战。Redis作为业界领先的内存数据库,因其高性能、丰富的数据结构和灵活的配置选项,已成为LLM部署中首选的缓存解决方案。
722 25
|
11月前
|
缓存 NoSQL Java
Redis+Caffeine构建高性能二级缓存
大家好,我是摘星。今天为大家带来的是Redis+Caffeine构建高性能二级缓存,废话不多说直接开始~
1496 0
|
7月前
|
存储 缓存 NoSQL
Redis专题-实战篇二-商户查询缓存
本文介绍了缓存的基本概念、应用场景及实现方式,涵盖Redis缓存设计、缓存更新策略、缓存穿透问题及其解决方案。重点讲解了缓存空对象与布隆过滤器的使用,并通过代码示例演示了商铺查询的缓存优化实践。
340 1
Redis专题-实战篇二-商户查询缓存
|
6月前
|
缓存 运维 监控
Redis 7.0 高性能缓存架构设计与优化
🌟蒋星熠Jaxonic,技术宇宙中的星际旅人。深耕Redis 7.0高性能缓存架构,探索函数化编程、多层缓存、集群优化与分片消息系统,用代码在二进制星河中谱写极客诗篇。
1224 3