LeetCode 164. LRU 缓存

LRU缓存

  • 题目描述
  • 示例
  • 解题思路
  • C++ 代码

题目描述

请你设计并实现一个满足 LRU (最近最久未使用) 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 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 {1=1}
lRUCache.put(2, 2); // 缓存是 {1=1, 2=2}
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 {1=1, 3=3}
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 {4=4, 3=3}
lRUCache.get(1); // 返回 -1 (未找到)
lRUCache.get(3); // 返回 3
lRUCache.get(4); // 返回 4

解题思路

  1. 首先,函数 get putO(1) 的平均时间复杂度运行,那么就要使用到hash table进行查询操作。
  • hash table 中存放什么内容呢?其中key必然是我们执行查询的key,那么value存放什么呢?因为涉及到时间复杂度为O(1)的驱逐操作,我们考虑使用链表进行维护。你可以将此链表想象为特殊的优先队列。链表中,元素越靠前,那么它就是最近使用的。
  1. 对于get操作,首先判断key是否存在,不存在就返回-1。如果key存在,那么我们返回元素value
  2. 对于put操作,首先判断key是否存在,不存在我们需要构造元素然后将元素插入到链表头部,并且需要维护哈希表。如果key存在,那么我们需要将元素插入到链表头部,并更新哈希表。

C++ 代码

struct DLinkNode {int key, value;DLinkNode* prev, * next;DLinkNode(): key(0), value(0), prev(nullptr), next(nullptr){}DLinkNode(int _key, int _value): key(_key), value(_value), prev(nullptr), next(nullptr){}
};class LRUCache {
public:LRUCache(int _capacity) : capacity(_capacity), size(0){head = new DLinkNode();tail = new DLinkNode();head->next = tail;tail->prev = head;}int get(int key) {// if (!cache.count(key)) return -1;if (cache.find(key) != cache.end()) {DLinkNode* node = cache[key];move_to_head(node);return node->value;} else {return -1;}}void put(int key, int value) {if (cache.find(key) != cache.end()) {DLinkNode* node = cache[key];node->value = value;move_to_head(node);} else {DLinkNode* node = new DLinkNode(key, value);cache.insert({key, node});// 其他插入的方法:1. cache[key] = value;  使用索引操作符  2. cache.insert(make_pair(key, node));  使用insert member func 3. cache.empalce(key, node); 使用emplace member funcadd_to_head(node);++size;if (size > capacity) {DLinkNode* removed = remove_tail();cache.erase(removed->key);delete removed;--size;}}}
private:unordered_map<int, DLinkNode*> cache;DLinkNode* head, * tail;int size, capacity;void add_to_head(DLinkNode* node) {DLinkNode* tmp = head->next;head->next = node;node->prev = head;node->next = tmp;tmp->prev = node;}DLinkNode* remove_tail() {DLinkNode* node = tail->prev;tail->prev->prev->next = tail;tail->prev = tail->prev->prev;return node;}void move_to_head(DLinkNode* node) {node->prev->next = node->next;node->next->prev = node->prev;add_to_head(node);}
};/*** 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);*/

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