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  • [BZOJ1826] 缓存交换

    问题描述

    在计算机中,CPU只能和高速缓存Cache直接交换数据。当所需的内存单元不在Cache中时,则需要从主存里把数据调入Cache。此时,如果Cache容量已满,则必须先从中删除一个。 例如,当前Cache容量为3,且已经有编号为10和20的主存单元。 此时,CPU访问编号为10的主存单元,Cache命中。 接着,CPU访问编号为21的主存单元,那么只需将该主存单元移入Cache中,造成一次缺失(Cache Miss)。 接着,CPU访问编号为31的主存单元,则必须从Cache中换出一块,才能将编号为31的主存单元移入Cache,假设我们移出了编号为10的主存单元。 接着,CPU再次访问编号为10的主存单元,则又引起了一次缺失。我们看到,如果在上一次删除时,删除其他的单元,则可以避免本次访问的缺失。 在现代计算机中,往往采用LRU(最近最少使用)的算法来进行Cache调度——可是,从上一个例子就能看出,这并不是最优的算法。 对于一个固定容量的空Cache和连续的若干主存访问请求,聪聪想知道如何在每次Cache缺失时换出正确的主存单元,以达到最少的Cache缺失次数。

    输入格式

    输入文件第一行包含两个整数N和M(1<=M<=N<=100,000),分别代表了主存访问的次数和Cache的容量。 第二行包含了N个空格分开的正整数,按访问请求先后顺序给出了每个主存块的编号(不超过1,000,000,000)。

    输出格式

    输出一行,为Cache缺失次数的最小值。

    样例输入

    6 2
    1 2 3 1 2 3

    样例输出

    4

    样例解释

    在第4次缺失时将3号单元换出Cache。

    解析

    感性理解一下,每次换出下一次出现最远的是最优的。那么我们用优先队列维护Cache中的主存单元,排序关键字为下一次出现的位置,如果目前插入的元素已经在队列中了,就直接插入队列,否则若Cache已满就弹出队首元素再插入,若没满就直接插入。具体还可以用set辅助实现。

    代码

    #include <iostream>
    #include <cstdio>
    #include <algorithm>
    #include <set>
    #include <queue>
    #define N 100002
    using namespace std;
    struct task{
    	int id,p,nxt;
    	bool operator < (const task &x) const{
    		return x.nxt>nxt;
    	}
    }a[N];
    int n,m,i,c,ans;
    priority_queue<task> q;
    set<int> s;
    int cmp1(const task &x,const task &y)
    {
    	if(x.id==y.id) return x.p<y.p;
    	return x.id<y.id;
    }
    int cmp2(const task &x,const task &y)
    {
    	return x.p<y.p;
    }
    int main()
    {
    	cin>>n>>m;
    	for(i=1;i<=n;i++){
    		cin>>a[i].id;
    		a[i].p=i;
    	}
    	sort(a+1,a+n+1,cmp1);
    	for(i=2;i<=n+1;i++){
    		if(a[i].id==a[i-1].id) a[i-1].nxt=a[i].p;
    		else a[i-1].nxt=1<<30;
    	}
    	sort(a+1,a+n+1,cmp2);
    	for(i=1;i<=n;i++){
    		int x=a[i].id;
    		if(s.count(x)){
    			q.push(a[i]);
    			continue;
    		}
    		ans++;
    		if(s.size()==m) s.erase(q.top().id),q.pop();
    		s.insert(x);
    		q.push(a[i]);
    	}
    	cout<<ans<<endl;
    	return 0;
    }
    
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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/LSlzf/p/11437331.html
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