Diese Herausforderung ist wirklich einfach (und ein Vorläufer einer schwierigeren!).
Bei einem Array von Ressourcenzugriffen (einfach durch nichtnegative Ganzzahlen angegeben) und einem Parameter n
geben Sie die Anzahl der Cachefehler zurück, sofern der Cache über Kapazität verfügt n
und ein FIFO-Auswurfschema (First-In-First-Out) verwendet, wenn er voll ist .
Beispiel:
4, [0, 1, 2, 3, 0, 1, 2, 3, 4, 0, 0, 1, 2, 3]
0 = not in cache (miss), insert, cache is now [0]
1 = not in cache (miss), insert, cache is now [0, 1]
2 = not in cache (miss), insert, cache is now [0, 1, 2]
3 = not in cache (miss), insert, cache is now [0, 1, 2, 3]
0 = in cache (hit), cache unchanged
1 = in cache (hit), cache unchanged
2 = in cache (hit), cache unchanged
3 = in cache (hit), cache unchanged
4 = not in cache (miss), insert and eject oldest, cache is now [1, 2, 3, 4]
0 = not in cache (miss), insert and eject oldest, cache is now [2, 3, 4, 0]
0 = in cache (hit), cache unchanged
1 = not in cache (miss), insert and eject oldest, cache is now [3, 4, 0, 1]
2 = not in cache (miss), insert and eject oldest, cache is now [4, 0, 1, 2]
3 = not in cache (miss), insert and eject oldest, cache is now [0, 1, 2, 3]
In diesem Beispiel gab es also 9 Fehler. Vielleicht hilft ein Codebeispiel, es besser zu erklären. In Python:
def num_misses(n, arr):
misses = 0
cache = []
for access in arr:
if access not in cache:
misses += 1
cache.append(access)
if len(cache) > n:
cache.pop(0)
return misses
Einige weitere Testfälle (die einen Hinweis auf die nächste Herausforderung enthalten - etwas Merkwürdiges feststellen?):
0, [] -> 0
0, [1, 2, 3, 4, 1, 2, 3, 4] -> 8
2, [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0] -> 1
3, [3, 2, 1, 0, 3, 2, 4, 3, 2, 1, 0, 4] -> 9
4, [3, 2, 1, 0, 3, 2, 4, 3, 2, 1, 0, 4] -> 10
Kürzester Code in Bytes gewinnt.
notice anything curious?
eine Weile angesehen ... und gerade bemerkt, dass das Erhöhen der Cache-Kapazität nicht unbedingt die Anzahl der Fehler verringert ?!