「design Twitter」是 LeetCode 上第 335 道题目,让我们设计 Twitter 的一些功能。不仅题目很有意思,而且把合并多个有序链表的算法和面向对象设计(OO design)结合起来了,很有实际意义,本文就带大家来看看这道题。
至于 Twitter 的什么功能跟算法有关系,等我们描述一下题目要求就知道了。
PS:文末「阅读原文」按钮附大型系统设计学习资源的 Github 链接。
Twitter 和微博功能差不多,我们主要要实现这样几个 API:
举个具体的例子,方便大家理解 API 的具体用法:
这个场景在我们的现实生活中非常常见。拿朋友圈举例,比如我刚加到女神的微信,然后我去刷新一下我的朋友圈动态,那么女神的动态就会出现在我的动态列表,而且会和其他动态按时间排好序。只不过 Twitter 是单向关注,微信好友相当于双向关注。除非,被屏蔽...
这几个 API 中大部分都很好实现,最核心的功能难点应该是 getNewsFeed,因为返回的结果必须在时间上有序,但问题是用户的关注是动态变化的,怎么办?
这里就涉及到算法了:如果我们把每个用户各自的推文存储在链表里,每个链表节点存储文章 id 和一个时间戳 time(记录发帖时间以便比较),而且这个链表是按 time 有序的,那么如果某个用户关注了 k 个用户,我们就可以用合并 k 个有序链表的算法合并出有序的推文列表,正确地 getNewsFeed 了!
具体的算法等会讲解。不过,就算我们掌握了算法,应该如何编程表示用户 user 和推文动态 tweet 才能把算法流畅地用出来呢?这就涉及简单的面向对象设计了,下面我们来由浅入深,一步一步进行设计。
根据刚才的分析,我们需要一个 User 类,储存 user 信息,还需要一个 Tweet 类,储存推文信息,并且要作为链表的节点。所以我们先搭建一下整体的框架:
之所以要把 Tweet 和 User 类放到 Twitter 类里面,是因为 Tweet 类必须要用到一个全局时间戳 timestamp,而 User 类又需要用到 Tweet 类记录用户发送的推文,所以它们都作为内部类。不过为了清晰和简洁,下文会把每个内部类和 API 方法单独拿出来实现。
1、Tweet 类的实现
根据前面的分析,Tweet 类很容易实现:每个 Tweet 实例需要记录自己的 tweetId 和发表时间 time,而且作为链表节点,要有一个指向下一个节点的 next 指针。
class Tweet {
private int id;
private int time;
private Tweet next;
// 需要传入推文内容(id)和发文时间
public Tweet(int id, int time) {
this.id = id;
this.time = time;
this.next = null;
}
}
2、User 类的实现
我们根据实际场景想一想,一个用户需要存储的信息有 userId,关注列表,以及该用户发过的推文列表。其中关注列表应该用集合(Hash Set)这种数据结构来存,因为不能重复,而且需要快速查找;推文列表应该由链表这种数据结构储存,以便于进行有序合并的操作。画个图理解一下:
除此之外,根据面向对象的设计原则,「关注」「取关」和「发文」应该是 User 的行为,况且关注列表和推文列表也存储在 User 类中,所以我们也应该给 User 添加 follow,unfollow 和 post 这几个方法:
3、几个 API 方法的实现
实现合并 k 个有序链表的算法需要用到优先级队列(Priority Queue),这种数据结构是「二叉堆」最重要的应用。
如果你对优先级队列不太了解,可以理解为它可以对插入的元素自动排序。乱序的元素插入其中就被放到了正确的位置,可以按照从小到大(或从大到小)有序地取出元素。
PriorityQueue pq
# 乱序插入
for i in {2,4,1,9,6}:
pq.add(i)
while pq not empty:
# 每次取出第一个(最小)元素
print(pq.pop())
# 输出有序:1,2,4,6,9
借助这种牛逼的数据结构支持,我们就很容易实现这个核心功能了。注意我们把优先级队列设为按 time 属性从大到小降序排列,因为 time 越大意味着时间越近,应该排在前面:
这个过程是这样的,下面是我制作的一个 GIF 图描述合并链表的过程。假设有三个 Tweet 链表按 time 属性降序排列,我们把他们降序合并添加到 res 中。注意图中链表节点中的数字是 time 属性,不是 id 属性:
至此,一个简化的 Twitter 时间线功能就设计完毕了。
本文运用简单的面向对象技巧和合并 k 个有序链表的算法设计了一套简化的时间线功能,这个功能其实广泛地运用在许多社交应用中。
我们先合理地设计出 User 和 Tweet 两个类,然后基于这个设计之上运用算法解决了最重要的一个功能。可见实际应用中的算法并不是孤立存在的,需要和其他知识混合运用,才能发挥实际价值。
当然,实际应用中的社交 App 数据量是巨大的,考虑到数据库的读写性能,我们的设计可能承受不住流量压力,还是有些太简化了。而且实际的应用都是一个极其庞大的工程,比如下图,是 Twitter 这样的社交网站大致的系统结构:
我们解决的问题应该只能算 Timeline Service 模块的一小部分,功能越多,系统的复杂性可能是指数级增长的。所以说合理的顶层设计十分重要,其作用是远超某一个算法的。
最后,Github 上有一个优秀的开源项目,专门收集了很多大型系统设计的案例和解析,而且有中文版本,上面这个图也出自该项目。对系统设计感兴趣的读者可以点击「阅读原文」查看。
PS:本文前两张图片和 GIF 是我第一次尝试用平板的绘图软件制作的,花了很多时间,尤其是 GIF 图,需要一帧一帧制作。如果本文内容对你有帮助,点个赞分个享,鼓励一下我呗!