机器翻译

总时间限制: 1000ms 内存限制: 262144kB

描述

VariantF 的电脑上安装了一个机器翻译软件，他经常用这个软件来翻译英语文章。这个翻译软件的原理很简单，它只是从头到尾，依次将每个英文单词用对应的中文含义来替换。对于每个英文单词，软件会先在内存中查找这个单词的中文含义，如果内存中有，软件就会用它进行翻译；如果内存中没有，软件就会在外存中的词典内查找，查出单词的中文含义然后翻译，并将这个单词和译义放入内存，以备后续的查找和翻译。
假设内存中有 M 个单元，每单元能存放一个单词和译义。每当软件将一个新单词存入内存前，如果当前内存中已存入的单词数不超过 M，软件会将新单词存入一个未使用的内存单元；若内存中已存入 M 个单词，软件会清空最早进入内存的那个单词，腾出单元来，存放新单词。
假设一篇英语文章的长度为 N 个单词。给定这篇待译文章，翻译软件需要去外存查找多少次词典？假设在翻译开始前，内存中没有任何单词。

输入

第一行为两个正整数 M 和 N，代表内存容量和文章的长度。
第二行为 N 个非负整数，按照文章的顺序，每个数（大小不超过 1000000）代表一个英文单词。文章中两个单词是同一个单词，当且仅当它们对应的非负整数相同。
对于 50% 的数据，1<=N、M<=1000；
对于 100% 的数据，1<=N、M<=1000000。

输出

一个整数，为软件需要查词典的次数。

样例输入

1
2

3 7 
1 2 1 5 4 4 1 

样例输出

1

5

提示

整个查字典过程如下：每行表示一个单词的翻译，冒号前为本次翻译后的内存状况：
空：内存初始状态为空。
1． 1：查找单词 1 并调入内存。
2． 1 2：查找单词 2 并调入内存。
3． 1 2：在内存中找到单词 1。
4． 1 2 5：查找单词 5 并调入内存。
5． 2 5 4：查找单词 4 并调入内存替代单词 1。
6． 2 5 4：在内存中找到单词 4。
7． 5 4 1：查找单词 1 并调入内存替代单词 2。
共计查了 5 次词典。

分析

这是一个有关检索的问题，用遍历会有点不合适，如果用哈希之类的还会快一些。

Code

C++

方法一

像 Hattfield 那样，用数组来实现。

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#include <bits/stdc++.h>

using namespace std;

int main() {
	int M, N, count = 0;
	int num;
	cin >> M >> N;
	bool mp[1000005] = {0};
	queue<int> q;
	for(int i = 1; i <= N; ++i) {
		scanf("%d", &num);
		if(mp[num] == 1) goto out;
		if(q.size() >= M) {
			mp[q.front()] = 0;
			q.pop();
			mp[num] = 1;
			q.push(num);
		} else {
			q.push(num);
			mp[num] = 1;
		}
		count++;
		out:;
	}
	printf("%d", count);
}

方法二：用 unordered_map 实现

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#include <bits/stdc++.h>
#pragma GCC optimize(2)

using namespace std;

int main() {
	int M, N, count = 0;
	int num;
	cin >> M >> N;
	unordered_map<int, bool> mp;
	queue<int> q;
	for(int i = 1; i <= N; ++i) {
		scanf("%d", &num);
		if(mp[num] == 1) goto out;
		if(q.size() >= M) {
			mp[q.front()] = 0;
			q.pop();
			mp[num] = 1;
			q.push(num);
		} else {
			q.push(num);
			mp[num] = 1;
		}
		count++;
		out:;
	}
	printf("%d", count);
}

这个方法会比之前慢 100ms 左右。

但是如果使用 vector 或 map 基本上会超时