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文章目录

• 题目描述与示例
• • 题目描述
  • 输入描述
  • 输出描述
  • 示例
  • • 输入
    • 输出
    • 说明
    • 解题思路
    • 代码
    • • Python
      • Java
      • C++
      • 时空复杂度
      • 华为OD算法/大厂面试高频题算法练习冲刺训练

        题目描述与示例

        题目描述

        现代计算机系统中通常存在多级的存储设备，针对海量workload的优化的一种思路是将热点内存页优先放到快速存储层级，这就需要对内存页进行冷热标记。

        一种典型的方案是基于内存页的访问频次进行标记，如果统计窗口内访问次数大于等于设定阈值，则认为是热内存页，否则是冷内存页。

        对于统计窗口内跟踪到的访存序列和阈值，现在需要实现基于频次的冷热标记。内存页使用页框号作为标识。

        输入描述

        第一行为输入为N，表示访存序列的记录条数，0 < N < 10000。

        第二行为访存序列，空格间隔的N个内存页框号，页框号范围0-65535，同一页框号可能重复出现，出现的次数即为对应页框号的频次。

        第三行为热内存页的频次阈值T，正整数，范围1< T < 10000

        输出描述

        第一行输出标记为热内存的内存页个数，如果没有被标记为热内存的，则输出0。

        如果第一行>0，则接下来按照访问频次降序输出内存页框号，一行一个，频次一样的页框号，页框号小的排前面。

        示例

        输入

        10
        1 2 1 2 1 2 1 2 1 2
        5
        

        输出

        2
        1
        2
        

        说明

        内存页1和内存页2均被访问了5次，达到了阈值5，因此热内存页有2个。内存页1和内存页2的访问频次相等，页框号小的排前面。

        解题思路

        需要记录每一个编号出现的频次，显然应该使用哈希表计数器来进行统计，得到cnt。

        统计完之后，还需需根据每一个页面的出现频次和阈值筛去所有的冷内存页，得到新的哈希表cnt_filter。即

        cnt = Counter(nums)
        cnt_filter = {k: v for k, v in cnt.items() if v >= t}
        

        获得cnt_filter中的所有key储存在变量ans中，即为所有的热内存页。

        然后对ans进行排序，先按照出现频次逆序排序，再按照编号大小升序排序。即

        ans = list(k for k in cnt_filter.keys())
        ans.sort(key = lambda k: (-cnt_filter[k], k))
        

        代码

        Python

        # 题目：【哈希表】2023C-内存冷热标记
        # 分值：100
        # 作者：许老师-闭着眼睛学数理化
        # 算法：哈希表/排序
        # 代码看不懂的地方，请直接在群上提问
        from collections import Counter
        # 输入数组长度
        n = int(input())
        # 输入内存页框号数组
        nums = list(map(int, input().split()))
        # 输入阈值t
        t = int(input())
        # 计算nums中每一个编号的出现次数
        cnt = Counter(nums)
        # 将cnt中所有v小于t的k过滤掉，cnt_filter中均为出现次数大于等于阈值t的k
        cnt_filter = {k: v for k, v in cnt.items() if v >= t}
        # cnt_filter的长度即为热内存页的个数
        print(len(cnt_filter))
        # 获得cnt_filter中的所有编号，构成一个数组
        ans = list(k for k in cnt_filter.keys())
        # 对ans进行排序，先按照出现频次逆序排序，再按照编号大小升序排序
        ans.sort(key = lambda k: (-cnt_filter[k], k))
        # 对ans排序完毕后，逐行输出num
        for num in ans:
            print(num)
        

        Java

        import java.util.*;
        public class Main {
            public static void main(String[] args) {
                Scanner scanner = new Scanner(System.in);
                int n = scanner.nextInt();
                int[] nums = new int[n];
                for (int i = 0; i < n; i++) {
                    nums[i] = scanner.nextInt();
                }
                int t = scanner.nextInt();
                Map cnt = new HashMap<>();
                for (int num : nums) {
                    cnt.put(num, cnt.getOrDefault(num, 0) + 1);
                }
                Map cntFilter = new HashMap<>();
                for (Map.Entry entry : cnt.entrySet()) {
                    if (entry.getValue() >= t) {
                        cntFilter.put(entry.getKey(), entry.getValue());
                    }
                }
                System.out.println(cntFilter.size());
                List ans = new ArrayList<>(cntFilter.keySet());
                ans.sort((a, b) -> {
                    int freqCompare = cntFilter.get(b).compareTo(cntFilter.get(a));
                    if (freqCompare == 0) {
                        return a.compareTo(b);
                    }
                    return freqCompare;
                });
                for (int num : ans) {
                    System.out.println(num);
                }
            }
        }
        

        C++

        #include 
        #include 
        #include 
        #include 
        using namespace std;
        int main() {
            int n;
            cin >> n;
            vector nums(n);
            for (int i = 0; i < n; i++) {
                cin >> nums[i];
            }
            int t;
            cin >> t;
            unordered_map cnt;
            for (int num : nums) {
                cnt[num]++;
            }
            unordered_map cntFilter;
            for (auto& kv : cnt) {
                if (kv.second >= t) {
                    cntFilter[kv.first] = kv.second;
                }
            }
            cout << cntFilter.size() << endl;
            vector ans;
            for (auto& kv : cntFilter) {
                ans.push_back(kv.first);
            }
            sort(ans.begin(), ans.end(), [&](int a, int b) {
                if (cntFilter[a] == cntFilter[b]) {
                    return a < b;
                }
                return cntFilter[a] > cntFilter[b];
            });
            for (int num : ans) {
                cout << num << endl;
            }
            return 0;
        }
        

        时空复杂度

        时间复杂度：O(NlogN)。排序所需时间复杂度。

        空间复杂度：O(N)。哈希表所占空间

        ---

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