想要在LeetCode中实现并发算法？Java存储技巧是关键！

存储 leetcode 并发 2023-09-11 15:09:35 0人浏览佚名

摘要

LeetCode是一个非常受欢迎的在线编程平台，它提供了各种算法和数据结构问题，让程序员们可以通过解决这些问题来提高自己的编程技能。同时，随着多核处理器的普及，如何编写高效的并发算法也成为了程序员们需要解决的重要问题。在本文中，我们将探讨

LeetCode是一个非常受欢迎的在线编程平台，它提供了各种算法和数据结构问题，让程序员们可以通过解决这些问题来提高自己的编程技能。同时，随着多核处理器的普及，如何编写高效的并发算法也成为了程序员们需要解决的重要问题。在本文中，我们将探讨如何在LeetCode中实现高效的并发算法，并介绍一些Java中的存储技巧。

并发编程的挑战

在多核处理器时代，编写高效的并发算法已经成为程序员需要解决的一个重要问题。但是，并发编程并不是一件容易的事情，因为它会带来很多挑战，比如：

竞态条件（Race Condition）：多个线程同时对共享资源进行读写操作，导致数据不一致。
死锁（Deadlock）：多个线程相互等待对方释放资源，导致程序无法继续运行。
活锁（Livelock）：多个线程在尝试解决死锁问题时，不断地改变自己的状态，导致程序无法继续运行。

因此，编写高效的并发算法需要避免这些问题，并且保证算法的正确性和可靠性。

Java中的存储技巧

Java中的存储技巧是实现高效并发算法的关键。在Java中，有一些数据结构可以帮助我们实现高效的并发算法，比如：

ConcurrentHashMap：它是一个线程安全的哈希表，可以同时支持多个线程对其进行读写操作。
CopyOnWriteArrayList：它是一个线程安全的列表，它的写操作会创建一个新的副本，从而避免了竞态条件的问题。
BlockingQueue：它是一个阻塞队列，可以实现多个线程之间的协作，避免了死锁和活锁的问题。

在使用这些数据结构时，我们需要注意一些细节。比如，在使用ConcurrentHashMap时，我们需要注意线程安全性问题，避免出现竞态条件的问题；在使用CopyOnWriteArrayList时，我们需要注意内存占用问题，因为每次写操作都会创建一个新的副本；在使用BlockingQueue时，我们需要注意队列大小的问题，避免出现内存泄漏的问题。

下面是一个使用ConcurrentHashMap实现的并发计数器的例子：

import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;

public class ConcurrentCounter {
    private ConcurrentHashMap<String, Integer> map = new ConcurrentHashMap<>();

    public void increment(String key) {
        map.putIfAbsent(key, 0);
        map.compute(key, (k, v) -> v + 1);
    }

    public int getValue(String key) {
        return map.getOrDefault(key, 0);
    }
}

在这个例子中，我们使用了ConcurrentHashMap来存储计数器的值。在increment方法中，我们首先通过putIfAbsent方法来初始化计数器的值，然后通过compute方法来对计数器的值进行增加操作。在getValue方法中，我们直接从map中获取计数器的值。

并发算法的实现

在使用Java中的存储技巧之后，我们可以开始实现并发算法了。在这里，我们以LeetCode中的两道题目为例，介绍如何使用Java中的存储技巧来实现高效的并发算法。

问题一：设计一个支持以下两种操作的线程安全的有序集合：

void add(int val) - 向集合中插入元素 val 。 bool find(int val) - 返回集合中是否存在元素 val 。

示例:

MySortedSet sortedSet = new MySortedSet(); sortedSet.add(1); sortedSet.add(2); sortedSet.add(3); sortedSet.find(1); // 返回 true sortedSet.find(4); // 返回 false

在这个问题中，我们需要设计一个有序集合，并支持插入和查找操作。为了实现线程安全，我们可以使用ConcurrentSkipListSet来存储元素，它是一个线程安全的有序集合。

import java.util.concurrent.ConcurrentSkipListSet;

class MySortedSet {
    private ConcurrentSkipListSet<Integer> set = new ConcurrentSkipListSet<>();

    public void add(int val) {
        set.add(val);
    }

    public boolean find(int val) {
        return set.contains(val);
    }
}

在这个例子中，我们使用了ConcurrentSkipListSet来存储元素，并且直接调用了它的add和contains方法来实现插入和查找操作。

问题二：按照高度重建二叉树

题目描述：

给定一个高度h，构建一棵包含所有节点的高度为h的二叉树，同时保证这棵树的节点编号从1到2^h-1。

示例：

输入：h = 3 输出：[1,2,3,4,5,6,7]

在这个问题中，我们需要构建一棵高度为h的二叉树，并保证节点编号从1到2^h-1。为了实现高效的并发操作，我们可以使用一个ConcurrentHashMap来存储节点的编号和对应的节点对象，并使用一个ConcurrentLinkedQueue来存储待处理的节点。

import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;
import java.util.concurrent.ConcurrentLinkedQueue;

class node {
    int val;
    Node left;
    Node right;

    public Node(int val) {
        this.val = val;
    }
}

class BuildTree {
    private ConcurrentHashMap<Integer, Node> map = new ConcurrentHashMap<>();
    private ConcurrentLinkedQueue<Node> queue = new ConcurrentLinkedQueue<>();

    public Node build(int h) {
        Node root = new Node(1);
        map.put(1, root);
        queue.offer(root);

        while (!queue.isEmpty()) {
            int size = queue.size();

            for (int i = 0; i < size; i++) {
                Node node = queue.poll();

                if (node.val * 2 <= (1 << h) - 1) {
                    Node left = new Node(node.val * 2);
                    node.left = left;
                    map.put(left.val, left);
                    queue.offer(left);
                }

                if (node.val * 2 + 1 <= (1 << h) - 1) {
                    Node right = new Node(node.val * 2 + 1);
                    node.right = right;
                    map.put(right.val, right);
                    queue.offer(right);
                }
            }
        }

        return root;
    }
}

在这个例子中，我们使用了ConcurrentHashMap来存储节点的编号和对应的节点对象，并使用了ConcurrentLinkedQueue来存储待处理的节点。在build方法中，我们首先创建了根节点，并将其加入到map和queue中。然后，我们不断地从queue中取出节点，创建其左右子节点，并将其加入到map和queue中，直到queue为空。