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leetcode 1601 ~ 1650
设计最近使用(MRU)队列

设计最近使用(MRU)队列

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题目描述

代码结果

运行时间: 93 ms, 内存: 17.1 MB


/*
 * 设计一个最近使用(MRU)队列的Java Stream实现。
 * 使用一个链表(LinkedList)来存储元素。
 * fetch方法:获取第k个元素并将其移至队列末尾。
 * insert方法:在队列末尾插入元素x。
 */
import java.util.LinkedList;
import java.util.stream.IntStream;

public class MRUQueue {
    private LinkedList<Integer> list;

    public MRUQueue() {
        list = new LinkedList<>();
    }

    // 获取第k个元素并将其移至队列末尾
    public int fetch(int k) {
        int val = list.stream()
                .skip(k - 1)
                .findFirst()
                .orElseThrow();
        list.removeIf(e -> e == val);
        list.addLast(val);
        return val;
    }

    // 在队列末尾插入元素x
    public void insert(int x) {
        list.addLast(x);
    }
}

解释

方法:

该题解实现了一个最近使用(MRU)队列的类,其中包含一个初始化方法和一个取数方法。在初始化方法中,队列以整数顺序从1到n进行填充。在取数方法中,给定一个索引k,该方法将选定位置的元素移至队列的最末端,并返回该元素的值。这种方法确保了最近被访问的元素总是被移到队列的末尾,符合MRU(最近最常用)的缓存策略。

时间复杂度:

O(n)

空间复杂度:

O(n)

代码细节讲解

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在实现MRU队列时,为什么选择使用列表而不是其他数据结构如链表,尽管链表在删除和添加操作中可能更有效?
在实现MRU队列时选择使用列表而不是链表,主要是因为列表在Python中的实现(例如数组)可以提供更快的随机访问性能。这意味着可以直接通过索引访问元素,这在MRU队列的实现中是必需的,因为需要根据传入的索引k来访问特定元素。虽然链表在删除和添加操作中的时间复杂度是O(1),列表的删除和添加操作(尤其是在列表末尾)也非常高效,特别是使用pop和append方法时。此外,Python的列表内部优化使得其在实际应用中的性能往往优于预期。
🦆
在fetch方法中,如果k值超出当前队列的长度,该方法是否会引发错误?如果是,应如何处理这种情况以增强代码的健壮性?
是的,在fetch方法中如果k值超出当前队列的长度,将会引发索引错误,因为列表索引将超出范围。为了增强代码的健壯性,可以在fetch方法中添加检查来确保k值在有效范围内。例如,可以在方法开始时添加一个条件语句检查k的值是否在1到列表长度的范围内。如果k值不在这个范围内,可以抛出一个异常或者返回一个错误信息,这样可以有效防止程序因索引错误而崩溃。
🦆
给定MRU队列的性质,是否有实际的应用场景或现实例子可以说明其使用价值和效果?
MRU(最近最常用)队列有多种实际应用场景,特别是在需要根据最近使用模式优化数据访问或资源分配的情况下。例如,在缓存系统中,MRU策略可以用来决定哪些数据应该保留在缓存中。当系统需要频繁访问最近使用的数据时,MRU队列可以确保这些数据快速可用。此外,MRU策略也可以在页面置换算法中使用,例如在操作系统的内存管理中,最近经常访问的页面更可能在近期内再次被访问,因此可以保留在内存中,以减少页面错误率。

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