LintCode 526 Load Balancer

思路

要求三个方法都是O(1)的时间复杂度
使用一个HashMap存储server_id（key）和对应的index（value），可以使得put和remove的时间都为常数级
使用一个ArrayList存储所有的server_id，方便通过索引随机pick一台服务器

remove方法：在arraylist中删除元素，如果仅仅使用其自带的remove方法，时间复杂度为O(n), 因为相当于在数组中删除元素，需要进行待删除元素后面所有元素的前移。因此在这里可以将待删除的元素先与数组中最后一个元素交换，然后删除最后一个元素即可。
remove的实现：在交换待删除元素与最后一个元素的地方，由于要删除的server_id已经知道，所以只需要将最后一个位置的值覆盖待删除元素即可。然后在hashmap中更新其索引。后面remove的地方也要在hashmap中删除相应的k-v pair。

复杂度

时间复杂度：三个方法都是constant time
空间复杂度：整体是O(n), n为服务器的数量，每个方法都是O(1)

代码

public class LoadBalancer {
    Random rand;
    // key: server_id
    // value: index
    Map<Integer, Integer> hash;
    List<Integer> serverList;
    
    public LoadBalancer() {
        // do intialization if necessary
        rand = new Random();
        hash = new HashMap<>();
        serverList = new ArrayList<>();
    }

    /*
     * @param server_id: add a new server to the cluster
     * @return: nothing
     */
    public void add(int server_id) {
        // write your code here
        hash.put(server_id,serverList.size());
        serverList.add(server_id);
    }

    /*
     * @param server_id: server_id remove a bad server from the cluster
     * @return: nothing
     */
    public void remove(int server_id) {
        // write your code here
        
        // swap the element to be deleted with the last element, then remove the last element.
        int index = hash.get(server_id);
        int length = serverList.size();
        int lastElement = serverList.get(length-1);
        
        // also update the HashMap
        serverList.set(index,lastElement);
        hash.put(lastElement,index);
        
        // also update the HashMap
        serverList.remove(length-1);
        hash.remove(server_id);
        
    }

    /*
     * @return: pick a server in the cluster randomly with equal probability
     */
    public int pick() {
        // write your code here
        return serverList.get(rand.nextInt(serverList.size()));
    }
}

注意在remove方法中，要同时