今日、バイトクライアントは3つの側面でこの質問をしましたが、それはしませんでした。第一に、私は以前にlfuを見たことがない、そして第二に、それはO（1）時間を必要とし、条件は少し厳しい。逃したバイトだけを言うことができます。
LFUアルゴリズム：使用頻度が最も低く、使用頻度が最も低いアルゴリズム。
意味：エントリごとに、使用数cntと最新の使用時間を維持します。
キャッシュ容量はnです。つまり、最大n個のエントリが格納されます。
次に、新しいエントリを挿入する必要があり、キャッシュがいっぱいになったときに、以前のエントリを削除する必要があります。削除方法は次のとおりです。使用頻度が最も低いエントリcntを最初に削除します。これは、最近最も使用頻度が低いため、削除することです。回数cntの最小値がmin_cntの場合は、このmin_cntに対応するエントリが複数あるので、これらのエントリのうち使用時間が最も早いエントリを削除します。リソースは最後の5秒に使用され、bリソースは最後の7秒に使用されます。次に、bリソースが後で使用されるため、aを削除します。したがって、bリソースには、aリソースよりも継続して使用する理由があります。つまり、時間局所性の原則）。
lruアルゴリズムの考え方と同様に、リンクテーブルを追加するためにハッシュテーブルが使用されます。リンクされたリストは、時系列順に責任があります。ハッシュテーブルは、O（1）時間でキーに対応するノードを見つける責任があります。
投稿された写真、ソース：https : //leetcode-cn.com/problems/lfu-cache/solution/ha-xi-biao-shuang-xiang-lian-biao-java-by-liweiwei/
または、ハッシュテーブルを使用して、O（1）時間でキーに対応するノードを見つけます。
さらに、lfuアルゴリズムは、参照カウントと最近の使用時間という2つの次元に従ってソートされるためです。したがって、リンクされたリストだけでは十分ではありません。解決策は、下の図に示すように2番目のハッシュテーブルを使用することです。キーは参照カウントで、値はリンクリストです。現在の使用が現在のキーであるすべてのノードが格納されます。リンクリスト内のすべてのノードは、最新の使用時間に従って並べ替えられ、最も最近使用されたノードがリンクリストの先頭にあり、最新のノードが末尾に使用されています。このようにして、O（1）時間を完了して、キーに対応するノードを（最初のハッシュテーブルを介して）見つけ、O（1）時間を削除してノードを変更（2番目のハッシュテーブルを介して）できます。
注：get（クエリ）操作とput（挿入）操作はどちらも「使用済み」と見なされ、どちらも参照カウントを増やします。
したがって、get（キー）操作の実装のアイデア：最初のハッシュテーブルでキーが見つかった場合は、対応するリンクリストノードを取得します。次に、2番目のハッシュテーブルで、参照カウントが+1であるリンクリストの先頭に移動し、前のノードを削除します。
put（キー、値）操作の実装のアイデア：キーが最初のハッシュテーブルにある場合、操作はget（キー）と同じですが、新しいノードの値が新しい値に設定される点が異なります。
キーが見つからない場合は、キャッシュ内のアイテムを削除する必要がある場合があります（容量が制限に達しています）。2番目のハッシュテーブルで参照カウントが最小のリンクリストを直接検索し、エンドノード（最新の使用）を削除します。
次に、新しいノードを追加します。
注意事項：1.容量が制限を超えたときにノードを削除する必要がある場合、2番目のハッシュテーブルのエントリを削除すると、最初のハッシュテーブルの対応するマッピングも削除されます。
2.現在の最小参照カウントを保存するには、min_cnt整数変数を保持する必要があります。容量が制限を超えたためにノードを削除する必要がある場合、削除する必要があるノードを見つけるためにO（1）時間必要です。
タイトル：
最も使用頻度の低い（LFU）キャッシュアルゴリズムのデータ構造を設計および実装してください。次の操作をサポートする必要があります：getとput。
get（キー）-キーがキャッシュに存在する場合、キーの値を取得し（常に正の数）、それ以外の場合は-1を返します。
put（key、value）-キーがすでに存在する場合はその値を変更し、キーが存在しない場合はキーと値のペアを挿入します。キャッシュがその容量に達すると、新しいアイテムを挿入する前に、使用頻度の最も低いアイテムを無効にする必要があります。この問題では、同数の場合（つまり、2つ以上のキーが同じ使用頻度を持っている場合）、最も長い未使用のキーを削除する必要があります。
「使用されたアイテムの数」は、アイテムが挿入されてから、それに対してgetおよびput関数が呼び出された回数の合計です。対応するアイテムが削除されると、使用回数は0に設定されます。
上級：
O（1）時間の複雑さの中で2つの操作を実行できますか？
例：
LFUCacheキャッシュ=新しいLFUCache（2 / *容量（キャッシュ容量）* /）;
cache.put（1、1）;
cache.put（2、2）;
cache.get（1）; // 1を返します
cache.put（3、3）; //キー2を削除します
cache.get（2）; // -1を返す（キー2が見つからない）
cache.get（3）; // 3を
返すcache.put（4、4）; //キー1を削除する
cache.get（1）; // -1を返す（見つからない検索キー1）
cache.get（3）; // 3を返します
cache.get（4）; // 4を返します
回答：
struct p { int key、value、cnt; p（int a、int b、int c）：key（a）、value（b）、cnt（c）{} }; クラスLFUCache { public ： unordered_map < int、list <p> :: iterator> mp_key; unordered_map < int、list <p >> mp_cnt; int min_cnt = 1 ; // key、value、cnts int n; LFUCache（int capacity）{ n = 容量; } int get（int key）{ if（n == 0）{ return - 1 ;} // cout << "get begin"; if（mp_key.count（key））{ // hit auto iter = mp_key [key]; int cnt = iter-> cnt、val = iter- > value; mp_cnt [cnt + 1 ] .push_front（p（iter-> key、val、cnt + 1））; // cnt + 1のリストの先頭に 挿入するmp_cnt [cnt] .erase（iter）; //（min_cnt == cntおよびmp_cnt [cnt] .size（）== 0）の場合、前のノードを削除します { //更新min_cnt min_cnt ++ ; } mp_key [key] = mp_cnt [cnt + 1 ] .begin（）; // 更新mp_key // cout << "get end" << endl; 戻り値; } // cout << "get end" << endl; リターン - 1 。 } void put（int key、int value）{ if（n == 0）{ return ;} // cout << "get begin"; if（mp_key.count（key））{ // 命中 auto iter = mp_key [key]; int cnt = iter- > cnt; mp_cnt [cnt + 1 ] .push_front（p（key、value、cnt + 1 ））; mp_cnt [cnt] .erase（iter）; mp_key [key] = mp_cnt [cnt + 1 ] .begin（）; if（min_cnt == cnt and mp_cnt [cnt] .size（）== 0 ）{ min_cnt ++ ; } } else { // 新しいノードを挿入する if（mp_key.size（ ）> = n）{ // cntが最小のリスト内 の最も古い（mp_cnt [min_cnt] .back（））int を削除する必要があるdeleteKey = mp_cnt [min_cnt] .back（）。key; mp_cnt [min_cnt] .pop_back（）; mp_key.erase（deleteKey）; } mp_cnt [ 1 ] .push_front（p（key、value、1 ））; mp_key [key ] = mp_cnt [ 1 ] .begin（）; min_cnt = 1 ; // 新しいノードが挿入され、最小cntは1でなければならない } // cout << "put end" << endl; } };
