网站建设的栏目内容是,网站添加搜索,微信公众号 链接微网站,周大福网站设计特点146. LRU 缓存
请你设计并实现一个满足 LRU (最近最少使用) 缓存 约束的数据结构。
实现 LRUCache 类#xff1a;
LRUCache(int capacity) 以 正整数 作为容量 capacity 初始化 LRU 缓存int get(int key) 如果关键字 key 存在于缓存中#xff0c;则返回关键字的值#x…146. LRU 缓存
请你设计并实现一个满足 LRU (最近最少使用) 缓存 约束的数据结构。
实现 LRUCache 类
LRUCache(int capacity) 以 正整数 作为容量 capacity 初始化 LRU 缓存int get(int key) 如果关键字 key 存在于缓存中则返回关键字的值否则返回 -1 。void put(int key, int value) 如果关键字 key 已经存在则变更其数据值 value 如果不存在则向缓存中插入该组 key-value 。如果插入操作导致关键字数量超过 capacity 则应该 逐出 最久未使用的关键字。
函数 get 和 put 必须以 O(1) 的平均时间复杂度运行。 示例
输入
[LRUCache, put, put, get, put, get, put, get, get, get]
[[2], [1, 1], [2, 2], [1], [3, 3], [2], [4, 4], [1], [3], [4]]
输出
[null, null, null, 1, null, -1, null, -1, 3, 4]解释
LRUCache lRUCache new LRUCache(2);
lRUCache.put(1, 1); // 缓存是 {11}
lRUCache.put(2, 2); // 缓存是 {11, 22}
lRUCache.get(1); // 返回 1
lRUCache.put(3, 3); // 该操作会使得关键字 2 作废缓存是 {11, 33}
lRUCache.get(2); // 返回 -1 (未找到)
lRUCache.put(4, 4); // 该操作会使得关键字 1 作废缓存是 {44, 33}
lRUCache.get(1); // 返回 -1 (未找到)
lRUCache.get(3); // 返回 3
lRUCache.get(4); // 返回 4提示
1 capacity 30000 key 100000 value 105最多调用 2 * 105 次 get 和 put
思考
// # 键值对--哈希表
// # 出入顺序--栈、队列、链表
// # 随机访问插入头部或者尾部--双向链表 O1
// # 包括插入、移动、删除
使用一个哈希表来存储键和它们对应的值以及在双向链表中的位置同时使用一个双向链表来维护键的最近使用顺序。在执行get操作时如果键存在则将其对应的节点移动到双向链表的末尾表示最近被访问在执行put操作时如果键已存在则更新其值并移动到链表末尾如果键不存在则检查缓存是否已满若已满则从链表头部移除最久未使用的键然后添加新键值对到缓存中。这样通过结合哈希表的快速查找和双向链表的顺序维护实现了平均时间复杂度为O(1)的LRU缓存机制。
参考代码c
class LRUCache {// # 键值对--哈希表// # 出入顺序--栈、队列、链表// # 随机访问插入头部或者尾部--双向链表// # 包括插入、移动、删除
private:int capacity0; // 缓存的容量listint keyList; // 用于维护键的顺序最近使用的在末尾unordered_mapint, pairint, listint::iterator hashMap; // 哈希表存储键、值和键在keyList中的迭代器public:LRUCache(int capacity) {capacity0 capacity; // 初始化缓存容量}int get(int key) {auto it hashMap.find(key); // 在哈希表中查找键if(it ! hashMap.end()){ // 如果找到了键keyList.erase(it-second.second); // 从keyList中移除旧的键keyList.push_back(key); // 将键重新添加到keyList的末尾表示最近被访问hashMap[key].second (--keyList.end()); // 更新哈希表中的迭代器指向新的末尾位置return it-second.first; // 返回键对应的值}return -1; // 如果键不存在返回-1}void put(int key, int value) {if(hashMap.find(key) ! hashMap.end()){ // 如果键已经存在hashMap[key].first value; // 更新键对应的值keyList.erase(hashMap[key].second); // 从keyList中移除旧的键keyList.push_back(key); // 将键重新添加到keyList的末尾hashMap[key].second (--keyList.end()); // 更新哈希表中的迭代器指向新的末尾位置return; // 更新完成后返回}if(hashMap.size() capacity0){ // 如果当前缓存大小小于容量Insert(key, value); // 调用Insert函数插入新的键值对}else{int removeKey keyList.front(); // 获取并移除keyList中的第一个元素最久未使用的键keyList.pop_front(); // 从keyList中移除第一个元素hashMap.erase(removeKey); // 从哈希表中移除对应的键值对Insert(key, value); // 插入新的键值对}}// 插入或更新键值对的辅助函数void Insert(int key, int value){keyList.push_back(key); // 将键添加到keyList的末尾hashMap[key] make_pair(value, --keyList.end()); // 在哈希表中添加键值对和迭代器}
};/*** Your LRUCache object will be instantiated and called as such:* LRUCache* obj new LRUCache(capacity);* int param_1 obj-get(key);* obj-put(key,value);*/
