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  • TopK_LRU_归并

    1. TopK

     1 import java.util.Comparator;
     2 import java.util.ArrayList;
     3 import java.util.PriorityQueue;
     4 public class Solution {
     5     public ArrayList<Integer> GetLeastNumbers_Solution(int [] input, int k) {
     6         ArrayList<Integer> res = new ArrayList();
     7         if(k<=0 || k > input.length) return res;
     8         //维持一个容量为k的大顶堆
     9         PriorityQueue<Integer> maxHeap = new PriorityQueue<Integer>(k, new Comparator<Integer>() {
    10             @Override
    11             public int compare(Integer o1, Integer o2) {
    12                 return o2.compareTo(o1);
    13             }
    14         });
    15         for(int i=0;i<input.length;i++){
    16             if(maxHeap.size() < k){
    17                 maxHeap.offer(input[i]);
    18             }else if(input[i] < maxHeap.peek()){
    19                 maxHeap.poll();
    20                 maxHeap.offer(input[i]);
    21             }
    22         }
    23         for(Integer num : maxHeap){
    24             res.add(num);
    25         }
    26         return res;
    27     }
    28 }

     2. LRU

     1 class LRUCache {
     2     int capacity;
     3     LinkedList<Integer> list = new LinkedList();//存储key的缓存关系,最前面是最近最久未使用的
     4     HashMap<Integer, Integer> map = new HashMap();//存储键值对
     5     public LRUCache(int capacity) {
     6         this.capacity = capacity;
     7     }
     8     public int get(int key) {
     9         if(map.containsKey(key)){
    10             list.remove((Integer)key);
    11             list.addLast(key);
    12             return map.get(key);
    13         }
    14         return -1;
    15     }
    16     
    17     public void put(int key, int value) {
    18         if(map.containsKey(key)){
    19             list.remove((Integer)key);
    20         }else if(list.size() == capacity){
    21             map.remove(list.removeFirst());
    22         }
    23         map.put(key,value);
    24         list.addLast(key);
    25     }
    26 }

    3. 归并排序

    基本思想:将待排序序列R[0...n-1]看成n个长度为1的有序序列,将相邻的有序表成对归并,得到n/2个长度为2的有序表;将这些有序表再次归并,得到n/4个长度为4的有序序列;如此反复,最后得到一个长度为n的有序序列。

    3.1 总流程

    3.2 合并两个小数组

     

     3.3 代码

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/qmillet/p/13590633.html
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