算法题纪录

算法题

1. 静态扫描最优成本

1.1题目描述

静态扫描快速识别源代码的缺陷，静态扫描的结果以扫描报告作为输出:

1. 文件扫描的成本和文件大小相关，如果文件大小为 ，则扫描成本为 N个金币
2. 扫描报告的缓存成本和文件大小无关，每缓存一个报告需要M个金币
3. 扫描报告缓存后，后继再碰到该文件则不需要扫描成本，直接获取缓存结果
   给出源代码文件标识序列和文件大小序列，求解采用合理的缓存策略，最少需要的 金币Q数

输入描述

第一行为缓存一个报告金币数 M,1 <= M <=100
第二行为文件标识序列: F1,F2,F3…Fn，其中1 <= N <= 10000,1 <= F <=1000
第三行为文件大小序列: S1,S2,S3…Sn，其中1 <= N <= 10000,1 <= S <=10
输出描述
采用合理的缓存策略，需要的最少金币数
示例 1
输入：

5
1 2 2 1 2 3 4
1 1 1 1 1 1 1

输出：

7

说明：

文件大小相同，扫描成本均为1个金币。缓存任意文件均不合算，所以每次都是重新扫描文本，因而最少成本为7金币

示例 2
输入：

5
2 2 2 2 2 5 2 2 2
3 3 3 3 3 1 3 3 3

输出：

9

说明：
2号文件出现了8次，不缓存成本为 3*8=24，扫描加缓存成本共计 3+5=8，显然缓存更优，最优成本为 8+1=9。

1.2题目解析

获取文件的方式有两种：
第一种是扫描文件，成本包含扫描文件成本；
第二种是从缓存中读取文件，成本包含一次扫描文件成本 + 缓存文件的成本。

我们只需要获取到每个文本的扫描次数与缓存方案的成本进行比较，单个文件选择最优方案，整体成本即为最优方案（贪婪）。

这个方式再业务中也有很多应用场景，例如：
数据访问优化，对于数据库热点数据的访问，首先从数据库获取数据，生成键值并存储在缓存中，下次再获取该数据时直接从缓存中加载，减少数据获取的延时。

1.3 参考代码

const rl = require("readline").createInterface({
    input: process.stdin });
var iter = rl[Symbol.asyncIterator]();
const readline = async () => (await iter.next()).value;

let cost, files, sizes;

rl.on("line", (line) => {
   
    if (!cost) {
   
        cost = parseInt(line);
    } else if (!files) {
   
        files = line.split(" ").map(Number);
    } else {
   
        sizes = line.split(" ").map(Number);
        console.log(getMinGolds(files, sizes, cost));
    }
});

function getMinGolds(files, sizes, cacheCost) {
   
    const map = {
   };
    le