leetcode 460. LFU 缓存

请你为最不经常使用（LFU）缓存算法设计并实现数据结构。

实现 LFUCache 类：

LFUCache(int capacity) - 用数据结构的容量 capacity 初始化对象
int get(int key) - 如果键 key 存在于缓存中，则获取键的值，否则返回 -1 。
void put(int key, int value) - 如果键 key 已存在，则变更其值；如果键不存在，请插入键值对。当缓存达到其容量 capacity 时，则应该在插入新项之前，移除最不经常使用的项。在此问题中，当存在平局（即两个或更多个键具有相同使用频率）时，应该去除最久未使用的键。
为了确定最不常使用的键，可以为缓存中的每个键维护一个使用计数器。使用计数最小的键是最久未使用的键。

当一个键首次插入到缓存中时，它的使用计数器被设置为 1 (由于 put 操作)。对缓存中的键执行 get 或 put 操作，使用计数器的值将会递增。

函数 get 和 put 必须以 O(1) 的平均时间复杂度运行。

示例：

输入：
[“LFUCache”, “put”, “put”, “get”, “put”, “get”, “get”, “put”, “get”, “get”, “get”]
[[2], [1, 1], [2, 2], [1], [3, 3], [2], [3], [4, 4], [1], [3], [4]]
输出：
[null, null, null, 1, null, -1, 3, null, -1, 3, 4]

解释：
// cnt(x) = 键 x 的使用计数
// cache=[] 将显示最后一次使用的顺序（最左边的元素是最近的）
LFUCache lfu = new LFUCache(2);
lfu.put(1, 1); // cache=[1,_], cnt(1)=1
lfu.put(2, 2); // cache=[2,1], cnt(2)=1, cnt(1)=1
lfu.get(1); // 返回 1
// cache=[1,2], cnt(2)=1, cnt(1)=2
lfu.put(3, 3); // 去除键 2 ，因为 cnt(2)=1 ，使用计数最小
// cache=[3,1], cnt(3)=1, cnt(1)=2
lfu.get(2); // 返回 -1（未找到）
lfu.get(3); // 返回 3
// cache=[3,1], cnt(3)=2, cnt(1)=2
lfu.put(4, 4); // 去除键 1 ，1 和 3 的 cnt 相同，但 1 最久未使用
// cache=[4,3], cnt(4)=1, cnt(3)=2
lfu.get(1); // 返回 -1（未找到）
lfu.get(3); // 返回 3
// cache=[3,4], cnt(4)=1, cnt(3)=3
lfu.get(4); // 返回 4
// cache=[3,4], cnt(4)=2, cnt(3)=3

提示：

1 <= capacity <= 104
0 <= key <= 105
0 <= value <= 109
最多调用 2 * 105 次 get 和 put 方法
题目链接：leetcode 460 lfu cache
思路，本道题和 LRU cache 类似，在 LRU cache 的基础上需要维护一个统计次数到 cache 中元素的一个字典， cache 中的元素仍然是一个双向链表，除此之外，还需要维护一个变量，统计当前cache 中的元素的最小出现次数(从cache 中删除元素时，需要根据这个值来进行删除)

class ListNode:## 双向链表def __init__(self, key=0, value=0, cnt=1):self.key = key       ### cache 中的 key, key 对应的结果是 ListNode 结构self.value = value        self.prev = Noneself.next = Noneself.cnt = cntclass cntNode:def __init__(self):self.dummy = ListNode()self.dummy.next = self.dummy.prev = self.dummyclass LFUCache:def __init__(self, capacity: int):self.capacity = capacityself.dummy = ListNode()self.dummy.next = self.dummy.prev = self.dummyself.key_to_node = dict()self.minCnt = 1   ## 记录 cache 里面所有 key 的 minCnt## cnt_to_node 存放以计数器为 key 的 valueself.cnt_to_node = collections.defaultdict(cntNode)def append(self, key, value, cnt=1):## 新节点插入到 dummy 节点的 next 节点dummy = self.cnt_to_node[cnt].dummynode1 = ListNode(key, value, cnt)node1.next = dummy.nextdummy.next.prev = node1dummy.next = node1node1.prev = dummyself.key_to_node[key] = node1def delete(self, key):node1 = self.key_to_node[key]node1.prev.next = node1.nextnode1.next.prev = node1.prevnode1.prev = node1.next = Nonedummy = self.cnt_to_node[node1.cnt].dummyif dummy.next == dummy:  ## 如果该 dict 为空，删除该 dictif self.minCnt == node1.cnt:  ## 如果删的是最小的self.minCnt += 1del self.cnt_to_node[node1.cnt]del self.key_to_node[key]def get(self, key: int) -> int:if key in self.key_to_node:node1 = self.key_to_node[key]self.delete(key)newCnt = node1.cnt + 1self.append(key, node1.value, newCnt)return node1.valueelse:return -1def put(self, key: int, value: int) -> None:if key in self.key_to_node:node1 = self.key_to_node[key]self.delete(key)self.append(key, value, node1.cnt+1)else:if len(self.key_to_node) == self.capacity:dummy = self.cnt_to_node[self.minCnt].dummyself.delete(dummy.prev.key)self.append(key, value, 1)self.minCnt = 1# Your LFUCache object will be instantiated and called as such:
# obj = LFUCache(capacity)
# param_1 = obj.get(key)
# obj.put(key,value)