要解决这个问题,我们需要使用一个模拟缓存替换的策略来计算需要查词典的次数。这个问题类似于LRU(Least Recently Used)缓存替换策略。以下是代码实现:
(无)
代码解释
-
输入读取:
- 读取内存容量 ( M ) 和文章长度 ( N )。
- 读取文章中的单词序列。
-
使用数据结构:
- 使用
unordered_set
作为缓存来存储当前在内存中的单词。 - 使用
queue
来维护单词的插入顺序,以便在缓存满时移除最早插入的单词。
- 使用
-
模拟翻译过程:
- 对于每个单词,检查是否在缓存中:
- 如果不在缓存中,增加查词典次数
misses
。 - 如果缓存已满,移除最早插入的单词。
- 将新单词插入缓存,并将其插入顺序队列中。
- 如果不在缓存中,增加查词典次数
- 对于每个单词,检查是否在缓存中:
-
输出结果:
- 最后输出需要查词典的总次数。
示例解释
对于输入:
3 7
1 2 1 5 4 4 1
输出:
5
解释:
- 读取单词1,不在缓存中,查词典,缓存为
[1]
,查词典次数为1。 - 读取单词2,不在缓存中,查词典,缓存为
[1, 2]
,查词典次数为2。 - 读取单词1,在缓存中,缓存不变,查词典次数不变。
- 读取单词5,不在缓存中,查词典,缓存为
[1, 2, 5]
,查词典次数为3。 - 读取单词4,不在缓存中,查词典,缓存满,移除最早的1,缓存为
[2, 5, 4]
,查词典次数为4。 - 读取单词4,在缓存中,缓存不变,查词典次数不变。
- 读取单词1,不在缓存中,查词典,缓存满,移除最早的2,缓存为
[5, 4, 1]
,查词典次数为5。
这样就计算出了需要查词典的总次数。