LeetCode刷题优化：衡量最近请求频次

2024-02-26 16:01:58

使用队列优化 LeetCode 刷题：实时监测请求频次，事半功倍！

引言：

对于勤奋的 LeetCode 刷题爱好者而言，高效利用时间至关重要。实时监测最近一段时间内的请求次数，可帮助我们合理安排刷题时间，避免不必要的等待，让刷题体验更加顺畅。本文将深入探讨如何利用队列数据结构快速准确地计算过去一段时间内的请求次数，助力各位 LeetCode 刷题更上一层楼。

队列：一种有序的等待机制

队列是一种先进先出（FIFO）的数据结构，其本质就像排队等候一样。新元素从队列尾部进入，而最先进入队列的元素率先出列。利用队列的这一特性，我们可以轻松管理 LeetCode 中的请求时间。

算法流程：步步为营

初始化队列： 创建一个空队列，用以存储请求时间。
新请求入队： 每当发生一次 LeetCode 请求时，将当前时间戳入队。
检查队列头部： 定期检查队列头部请求的时间戳。
判断是否超过时限： 如果队列头部请求的时间戳距当前时间超过 3000 毫秒，则该请求已过时。
出队过时请求： 将过时的请求从队列头部出队。
计算请求频次： 队列中剩余元素的个数即为过去 3000 毫秒内的请求频次。

示例代码：清晰易懂

import java.util.LinkedList;
import java.util.Queue;

public class RecentRequestFrequency {

    private Queue<Long> queue;

    public RecentRequestFrequency() {
        queue = new LinkedList<>();
    }

    public int getFrequency() {
        // 获取当前时间
        long now = System.currentTimeMillis();

        // 检查队列头部是否过时
        while (!queue.isEmpty() && (now - queue.peek()) > 3000) {
            queue.poll();
        }

        // 返回队列长度，即请求频次
        return queue.size();
    }

    public void addRequest() {
        // 获取当前时间并入队
        long now = System.currentTimeMillis();
        queue.offer(now);
    }
}