k好数(最通俗易懂的版本)----------java实现

本文介绍了一种通过动态规划解决特定数学问题的方法——计算K进制下L位数中的K好数的数量,并提供了一个Java实现示例。K好数是指在给定进制下,任意相邻数字不连续的数。

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2021/4/24修改

 

问题描述:

如果一个自然数N的K进制表示中任意的相邻的两位都不是相邻的数字,那么我们就说这个数是K好数。求L位K进制数中K好数的数目。例如K = 4,L = 2的时候,所有K好数为11、13、20、22、30、31、33 共7个。由于这个数目很大,请你输出它对1000000007取模后的值。

输入格式
输入包含两个正整数,K和L。

输出格式
输出一个整数,表示答案对1000000007取模后的值。

样例输入
4 2
样例输出
7

数据规模与约定
对于30%的数据,K^L <= 106;

对于50%的数据,K <= 16, L <= 10;

对于100%的数据,1 <= K,L <= 100。

==================================================================================================

解题思路:

例:假设求10位16进制

这是以前瞎说的【

随便取一个其中的行列,dp[5][10],那么5就是表示在从左往右第5位(其中第0位(dp[0])不用,为了方便运算),10表示16进制中的10,而dp[5][10]中的值就是存的一个状态值,存放的是从左往右第5位是10的不同组合的总数,应该说得够明了了吧,如果还不懂,看下面的代码,把流程走个一两个 循环,再配合我说的,应该能懂

更正版本为【

随便取一个其中的行列,dp[5][10],

那么5就是表示当前进制数的总位数为5位

而10表示的是当前数值的最高位为10(因为求的是16进制,一位不代表只1个单位的数,也可能是2个单位的数值,如10,11,12),

而dp[5][10]中的值存放的是最高位为10的不同组合的总数

代码:

package 动态规划;

import java.util.Arrays;
import java.util.Scanner;

public class Step2 {
	
	private static final int num = 1000000007;
	
	public static void main(String[] args) {
		Scanner scanner = new Scanner(System.in);
		int K = scanner.nextInt();
		int L = scanner.nextInt();
		scanner.close();
//		int L = 2;
//		int K = 4;
		
		int[][] dp = new int[101][101];
		Arrays.fill(dp[1], 1); 
		for(int i = 2;i<=L;i++) {
			int j = 0;
			if(i == 2) {//这里当i=2时,跳过了j=0,是因为要符合题目给的答案,答案中当计算是2位时,没有考虑最高位是0的情况。
				j = 1;
			}
			for(;j<K;j++) {
				for(int k = 0;k<K;k++) {
					if(Math.abs(k-j) != 1) {
						dp[i][j] += dp[i-1][k];
					}
				}
			}
		}
		int sum = 0;
		for(int i = 0;i<K;i++) {
			sum += dp[L][i];
		}
		System.out.println(sum%num);
	}
}

 

 

 

 

 

<think>好的,用户让我介绍一下页面替换算法,特别是LRU,要求用通俗易懂的方式,可能还要举例子或者类比。用户是Java高级开发,所以可能需要结合一些实际应用或者代码层面的东西。首先,我得回忆一下页面替换算法的基本概念,确保自己理解正确。 页面替换算法通常用于操作系统的内存管理,当物理内存不足时,需要将部分页面换出到磁盘,这时候就需要算法来决定换出哪个页面。LRU是其中一种常用的算法,全称是少使用,也就是选择久未被访问的页面进行替换。 接下来要考虑如何用通俗的方式解释。可能需要用类比的方法,比如图书馆的书架,空间有限,当新书进来时,需要决定把哪本旧书放回仓库。LRU的话,就是查看哪本书近被借阅的时间久远,就替换那本。这样的例子应该比较容易理解。 用户是Java开发者,可能需要一些代码层面的例子。比如在Java中,LinkedHashMap可以实现LRU缓存。可以简单提一下实现原理,比如通过双向链表维护访问顺序,近访问的放在头部,久未访问的在尾部,需要替换时删除尾部的条目。 还要注意用户之前的问题是关于红黑树的,可能对据结构有一定了解,所以在解释LRU实现的时候,可以提到据结构的选择,比如哈希表加双向链表,这样查找和插入都是O(1)的时间复杂度。 另外,用户提到“尽可能详细”,所以可能需要分步骤讲解LRU的工作原理,或者不同类型的页面替换算法,比如FIFO、OPT、LFU等,但用户主要关注LRU,所以重点放在LRU上,其他算法可以稍微提一下作为对比。 还要考虑LRU的优缺点,比如实现相对复杂,需要维护访问顺序,但比FIFO更高效,能够减少缺页中断。可能还要提到在实际系统中的使用场景,比如据库缓存、Web服务器缓存等。 后,是否要给出一个Java实现的例子?比如用LinkedHashMap实现一个简单的LRU缓存,并说明如何覆写removeEldestEntry方法。这样可以让用户更直观地理解,同时符合其Java开发者的身份。 需要检查是否有错误,比如LRU的实现是否真的用双向链表和哈希表,LinkedHashMap的内部结构是否如此,确保技术细节准确。同时,例子是否恰当,是否容易理解,是否需要更多比喻或实际应用场景的描述。 总结下来,回答的结构应该是先介绍页面替换算法的背景和用途,然后解释LRU的原理,用图书馆的例子类比,再讲解实现方式,据结构的选择,Java中的LinkedHashMap应用,后给出优缺点和应用场景。这样既全面又符合用户的需求。</think>作为Java高级开发工程师,我来用开发视角为你拆解LRU页面替换算法的精髓(含Java实现原理)。我们从三个维度展开: --- ### **一、生活化比喻理解(快递驿站场景)** 假设你是驿站管理员: 1. 驿站货架多存放5个包裹(内存容量固定) 2. 新包裹到来时: - 若货架有空位 → 直接存放 - 若货架已满 → 必须淘汰久未被查询的包裹 3. 每次查询包裹时: - 被查询的包裹要标记为"新使用" - 包裹顺序动态更新(类似链表节点移动) **示例流程**: ``` 货架容量=3 | 包裹序列:A → B → C → A → D 操作记录: 1. 存入A → [A] 2. 存入B → [B, A](新包裹放头部) 3. 存入C → [C, B, A] 4. 查询A → [A, C, B](被访问的移到头部) 5. 存入D → 淘汰B → [D, A, C] ``` --- ### **二、技术实现原理(据结构选择)** 在Java实现高效LRU需要两个核心组件: #### **1. 哈希表(快速查找)** - 使用`HashMap`实现O(1)时间复杂度的据定位 - 存储键值对:Key → 链表节点指针 #### **2. 双向链表(维护访问顺序)** ```java class Node { int key; int value; Node prev; Node next; public Node(int key, int value) { this.key = key; this.value = value; } } ``` - **头部**:近被访问的节点 - **尾部**:久未被访问的节点 - **操作API**: - `addToHead(Node node)` // 新增节点时使用 - `removeNode(Node node)` // 删除指定节点 - `moveToHead(Node node)` // 访问已有节点时触发 - `popTail()` // 淘汰久未使用节点 --- ### **三、Java标准库实现(LinkedHashMap源码解析)** Java内置的`LinkedHashMap`可直接实现LRU缓存,关键在构造函: ```java public class LRUCache<K,V> extends LinkedHashMap<K,V> { private final int capacity; public LRUCache(int capacity) { // accessOrder=true表示按访问顺序排序 super(capacity, 0.75f, true); this.capacity = capacity; } @Override protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry<K,V> eldest) { return size() > capacity; // 触发淘汰的条件 } } ``` **源码关键设计**: 1. **访问顺序维护**: ```java void afterNodeAccess(Node<K,V> e) { // 访问后移动节点到头部 LinkedHashMap.Entry<K,V> last; if (accessOrder && (last = tail) != e) { // 调整链表指针... } } ``` 2. **插入策略**: ```java void afterNodeInsertion(boolean evict) { // 插入新节点后检查淘汰 LinkedHashMap.Entry<K,V> first; if (evict && (first = head) != null && removeEldestEntry(first)) { // 移除旧节点... } } ``` --- ### **四、开发实践要点** #### **场景选择** - 适合:热点据集中(如电商首页商品信息) - 不适合:据均匀访问(此时LFU更优) #### **性能优化技巧** ```java // 使用WeakHashMap避免内存泄漏(配合ReferenceQueue) Map<Key, SoftReference<Value>> cache = new LinkedHashMap<>(MAX_ENTRIES, 0.75f, true) { // ... 实现淘汰策略 }; // 并发场景使用ConcurrentLinkedHashMap(第三方库) Cache<Key, Value> cache = CacheBuilder.newBuilder() .maximumSize(1000) .concurrencyLevel(4) .build(); ``` #### **常见面试问题** 1. **为什么不用单向链表?** 答:删除中间节点时需要前驱指针,双向链表操作更高效 2. **时间复杂度的保证?** 答:哈希表O(1)查找 + 链表O(1)节点调整 → 整体O(1) 3. **如何应对突发流量?** 答:可结合TTL过期策略,例如: ```java LoadingCache<Key, Value> cache = CacheBuilder.newBuilder() .maximumSize(1000) .expireAfterWrite(10, TimeUnit.MINUTES) .build(new CacheLoader<Key, Value>() { public Value load(Key key) { return generateValue(key); } }); ``` --- ### **五、算法对比表** | 算法 | 实现复杂度 | 命中率 | 典型应用场景 | |------|-----------|--------|-------------| | LRU | ★★★☆ | ★★★★☆ | 通用缓存系统 | | FIFO | ★★☆☆ | ★★☆☆ | 简单队列管理 | | LFU | ★★★★ | ★★★★☆ | 长期热点据 | | Clock| ★★★☆ | ★★★☆☆ | 操作系统内存 | 通过这样的多维度解析,相信你已经对LRU算法有了立体化的认知。在实际开发中,建议根据具体业务特点选择合适的淘汰策略,必要时可组合多种算法(如LRU+TTL)。
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