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请你设计并实现一个满足LRU#xff08;最近最少使用#xff09;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…一、题目描述
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 ) O(1) O(1) 的平均时间复杂度运行。
示例 1
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 4二、题解
key 和 value 通过双链表DList存储最近访问的放队头每次删除都删除队尾即可。但仅凭这个链表无法实现 O ( 1 ) O(1) O(1) 的 get 和 put因此还需要一个映射了 key 和双链表节点位置的哈希表unordered_map。
二者的对应关系大致如下 /*** 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);*//*** 双链表节点类*/
class DListNode {
public:int m_key, m_value; // 数据域DListNode *m_front, *m_back; // 指针域DListNode(int key, int value) {m_key key;m_value value;m_front nullptr;m_back nullptr;}
};/*** 双链表类*/
class DList {
public:DListNode *m_head, *m_tail; // 头节点和尾节点DList() {m_head new DListNode(0, 0);m_tail new DListNode(0, 0);m_head-m_back m_tail;m_tail-m_front m_head;}/*** 向双链表开头插入新节点并返回新节点的地址* param key* param value* return*/DListNode *push_front(int key, int value) const {auto *new_node new DListNode(key, value);new_node-m_front m_head;new_node-m_back m_head-m_back;m_head-m_back-m_front new_node;m_head-m_back new_node;return new_node;}/*** 删除节点并将指针置空* param node_ptr 指向待删除节点的指针的引用*/void erase(DListNode *node_ptr) {node_ptr-m_front-m_back node_ptr-m_back;node_ptr-m_back-m_front node_ptr-m_front;delete node_ptr;node_ptr nullptr;}/*** 删除双链表队尾的元素并返回对应的key* return*/int pop_back() {auto tmp m_tail-m_front;int ret tmp-m_key;m_tail-m_front tmp-m_front;tmp-m_front-m_back m_tail;delete tmp;return ret;}~DList() {delete m_head;delete m_tail;}
};class LRUCache {
private:int m_size; // 实际大小int m_capacity; // 最大容量DList m_list; // 存放key和value的双向链表unordered_mapint, DListNode * m_map; // 存放key的对应双链表节点地址的哈希表public:LRUCache(int capacity) {m_size 0;m_capacity capacity;}int get(int key) {if (m_map.find(key) ! m_map.end()) { // 对应key在缓存命中需要将对应节点移到队头并修改对应的map映射int value m_map.find(key)-second-m_value; // 保存value的临时变量m_list.erase(m_map.find(key)-second); // 从队尾删除m_map.at(key) m_list.push_front(key, value); // 从队头插入并修改map映射return m_map.find(key)-second-m_value; // 返回查询结果}return -1;}void put(int key, int value) {if (m_map.find(key) ! m_map.end()) { // 对应key在缓存命中此时不需要插入而需要将对应节点移到队头并修改对应的map映射m_list.erase(m_map.find(key)-second); // 从队尾删除m_map.at(key) m_list.push_front(key, value); // 从队头插入并修改map映射} else { // 对应key在缓存未命中此时需要进行插入if (m_size m_capacity) { // 缓存还没有满直接插入m_map.emplace(key, m_list.push_front(key, value));m_size;} else { // 缓存已满要根据LRU策略进行删除后再插入m_map.erase(m_list.pop_back());m_map.emplace(key, m_list.push_front(key, value));}}}
};
