hiho一下 第六十二周Browser Caching

本文介绍了一种模拟浏览器缓存行为的算法实现。通过设定缓存大小和访问历史记录,该算法可以判断每次请求是从缓存还是互联网获取页面。文章包含了一个具体的示例和源代码,展示了如何使用最近最少使用(LRU)策略来更新和查询缓存。



时间限制: 10000ms
单点时限: 1000ms
内存限制: 256MB

描述

When you browse the Internet, browser usually caches some documents to reduce the time cost of fetching them from remote servers. Let's consider a simplified caching problem. Assume the size of browser's cache can store M pages. When user visits some URL, browser will search it in the cache first. If the page is already cached browser will fetch it from the cache, otherwise browser will fetch it from the Internet and store it in the cache. When the cache is full and browser need to store a new page, the least recently visited page will be discarded.

Now, given a user's browsing history please tell us where did browser fetch the pages, from the cache or the Internet? At the beginning browser's cache is empty.

输入

Line 1: Two integers N(1 <= N <= 20000) and M(1 <= M <= 5000). N is the number of pages visited and M is the cache size.

Line 2~N+1: Each line contains a string consisting of no more than 30 lower letters, digits and dots('.') which is the URL of the page. Different URLs always lead to different pages. For example www.bing.com and bing.com are considered as different pages by browser.

输出

Line 1~N: For each URL in the input, output "Cache" or "Internet".

提示

Pages in the cache before visiting 1st URL [null, null]

Pages in the cache before visiting 2nd URL [www.bing.com(1), null]

Pages in the cache before visiting 3rd URL [www.bing.com(1), www.microsoft.com(2)]

Pages in the cache before visiting 4th URL [www.bing.com(1), www.microsoft.com(3)]

Pages in the cache before visiting 5th URL [windows.microsoft.com(4), www.microsoft.com(3)]

The number in parentheses is the last visiting timestamp of the page.

样例输入
5 2
www.bing.com
www.microsoft.com
www.microsoft.com
windows.microsoft.com
www.bing.com
样例输出
Internet
Internet
Cache
Internet
Internet
这道题真不赖,自己还是看了解题思路和题http://hihocoder.com/discuss/question/2154解搞定的
#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<map>
#include<algorithm>
using namespace std;
#define N 200005
map<string,int> lastVisit;
string a[N];
int main()
{
    int n,m;
    scanf("%d%d",&n,&m);
    int start=1;
    int cacheCnt=0;
    for(int i=1;i<=n;i++)
    {
        cin>>a[i];
        if(lastVisit[a[i]]>=start && lastVisit[a[i]]<i)  //这里只需<i就行了,
            printf("Cache\n");
        else
        {
            printf("Internet\n");
            cacheCnt++;
            if(cacheCnt>m)
            {
                start=start+1;
            }
        }
        lastVisit[a[i]]=i;
        while(lastVisit[a[start]]!=start)
            start++;
    }
    return 0;
}


先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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