Java-Google Guava Multimap問題

Question

我已經實現了一種類似於LFU的Web緩存替換算法，該算法的工作原理如下：在每個請求中，我分配的權重為1 /（p ^ reqIndex）給定，其中p是權重因子，reqIndex是請求（第一個請求）的索引，第二個請求等）。 例如，對於p = 0.5，對於第一個請求，權重為1；對於第二個請求，權重為2；對於第三個請求，權重為4，等等。然后，為了計算每個請求項的得分（我將其稱為加權頻率，weightFreq），我簡單地對相應的權重求和。 被請求的項目僅通過數字ID（整數）來區分，我將其稱為請求ID（reqID）。 例如，如果第一個請求是針對ID為7的項目，第二個請求為ID 3的項目，第三次針對ID為7的項目，則ID為7的項目的得分應為1 + 4 = 5 （第1個請求的權重+第3個請求的權重），而ID為3的商品應獲得2分（第2個請求的權重）。

我使用ListMultimap（通過Google Guava庫）作為權重，因為我應該能夠為單個鍵（reqID）具有多個值（權重）：

/** ListMultimap of reqID (K) and weights (V) */
private ListMultimap<Integer, Double> weights;

我使用一個簡單的地圖作為分數：

/** Map of reqID (K) and weightFreq (V) */
private Map<Integer, Double> weightFreqs;

這是我用來計算並返回所請求項目得分的getter方法：

/**
 * Getter for weighted frequency of the requested item
 * @param   request                             The requested item
 * @param   reqIndex                            The index of the request
 * @return  this.weightFreqs.get(request.reqID) weightFreq of the req. item
 */
public double getWeightFreq(Request request, int reqIndex) {

    // initialize weightFreq
    initWeightFreqs(request);

    // calculate weight
    weight = Math.pow(1/p, reqIndex);

    // put request along with its weight to the weights ListMultimap
    weights.put(request.reqID, weight);

    // scan keys of weights list-multimap
    for(Integer key : this.weights.keySet()) {

        // if the key is the requested item
        if (key == request.reqID) {

            // list of all weights for this key (reqID)
            List<Double> tempWeights = weights.get(key);

            // test
            logger.info("List of weights for request with ID: " +   
                            request.reqID + " is: " + tempWeights);

            // sum of those weights
            int sum = 0;

            // scan the list
            for(int i = 0; i < tempWeights.size(); i++) {

                // sum the weights
                sum += tempWeights.get(i);

            }

            // assign the sum to the weightFreq value
            weightFreq = sum;

            // put reqID along with its weightFreq into weightFreqs map
            weightFreqs.put(request.reqID, weightFreq);

        }

    }

    // return weightFreq of requested item
    return this.weightFreqs.get(request.reqID);

}

如您所見，為了檢查代碼，我進行了測試打印（每個reqID的權重列表）。 現在看看運行代碼時會發生什么。 還是同一示例，第一個請求是reqID 7，第二個是reqID3。在第一個請求之后，我得到：

ReqID：7，權重：[1.0]

沒關系 但是在第二個請求之后，我得到：

ReqID：7，權重：[1.0] ReqID：3，權重：[1.0，2.0]

錯了！ 正確的應該是：

ReqID：7，權重：[1.0] ReqID：3，權重：[2.0]

因此，我得到reqID 3的分數（weightFreq）等於3（1 + 2），而不是正確的2。

請注意，我僅在過去的7個月左右的時間里學習編程，這是我第一次使用multimap（因為我需要為單個鍵分配多個值）。 我知道了這樣做的想法以及來自此處的相關信息：

http://docs.guava-libraries.googlecode.com/git/javadoc/com/google/common/collect/Multimap.html

它說明了多圖的幾種不同實現（ListMultimap，SetMultimap等），以替代使用集合圖或asMap通過Google Guava等進行相同操作的方法。

我不確定我是否了解多地圖方面的問題，或者我在邏輯上是否有關於先前的getter方法的錯誤。 任何指導將不勝感激。

Answer 1

沒有真正的想法，這是怎么回事，但有太多話要說。 您一定可以修復它，只需先對其進行簡化即可。 考試

key == request.reqID

這很可能是錯誤的，因為您正在處理Integer而不是int 。 在這種情況下，切勿依賴自動裝箱並使用equals或intValue 。

您的代碼過於復雜。 您要處理request.reqID的條目，因此請獲取它們：

List<Double> tempWeights = weights.get(request.reqID);

刪除外部循環和if 。

簡化更多操作，例如，使用foreach循環

for (double d : tempWeights) sum += d;

當所有不必要的東西都消失了時，您可能會立即看到問題所在。

Answer 2

您可能正在多線程環境中工作。 似乎可以通過引入以下內容來簡化代碼，節省內存並使計算原子化：

ConcurrentHashMap<Integer, RequestInfo> map = new ConcurrentHashMap<>();

class RequestInfo{
    double weight;
    List<Double> frequencies;  // consider using TDoubleArrayList from Trove4j
                               // for efficiency
    public synchronized addFrequency(double freq){
        ...
    }
}

然后使用map.putIfAbsent原子插入一個空的RequestInfo 。