LeetCode 146. LRU缓存机制(LRU Cache)

146. LRU缓存机制

运用你所掌握的数据结构，设计和实现一个  LRU (最近最少使用) 缓存机制。它应该支持以下操作： 获取数据 get 和 写入数据 put 。

获取数据 get(key) - 如果密钥 (key) 存在于缓存中，则获取密钥的值（总是正数），否则返回 -1。
写入数据 put(key, value) - 如果密钥不存在，则写入其数据值。当缓存容量达到上限时，它应该在写入新数据之前删除最近最少使用的数据值，从而为新的数据值留出空间。

进阶:

你是否可以在 O(1) 时间复杂度内完成这两种操作？

示例:

LRUCache cache = new LRUCache( 2 /* 缓存容量 */ );

cache.put(1, 1);
cache.put(2, 2);
cache.get(1);       // 返回  1
cache.put(3, 3);    // 该操作会使得密钥 2 作废
cache.get(2);       // 返回 -1 (未找到)
cache.put(4, 4);    // 该操作会使得密钥 1 作废
cache.get(1);       // 返回 -1 (未找到)
cache.get(3);       // 返回  3
cache.get(4);       // 返回  4

Python3 实现

LRU(最近最少使用) 缓存机制

更多可参见：
https://en.wikipedia.org/wiki/Cache_replacement_policies#Least_recently_used_(LRU)

# @author:leacoder
# @des:   LRU(最近最少使用) 缓存机制
# OrderedDict 参看 https://docs.python.org/3/library/collections.html#collections.OrderedDict


class LRUCache:

    def __init__(self, capacity: int):
        self.dic = collections.OrderedDict()    # OrderedDict 记住了字典元素的添加顺序
        self.remain = capacity # 容量 大小

    def get(self, key: int) -> int:
        if key not in self.dic:
            return -1
        v = self.dic.pop(key)
        self.dic[key] = v # 被获取 刷新最近使用
        return v
    
    def put(self, key: int, value: int) -> None:
        if key in self.dic:
            self.dic.pop(key) # 如果字典中有先弹出 再加入
        else: # 没有
            if self.remain > 0: # 字典未满
                self.remain -= 1 # 剩余容量 -1
            else: #  字典已满 弹出最近最少使用的，最老的元素
                self.dic.popitem(last = False)
                '''
                popitem(last=True)
                The popitem() method for ordered dictionaries returns and removes a (key, value) pair. 
                The pairs are returned in LIFO order if last is true or FIFO order if false.
                '''
        self.dic[key] = value

# Your LRUCache object will be instantiated and called as such:
# obj = LRUCache(capacity)
# param_1 = obj.get(key)
# obj.put(key,value)

GitHub链接：
https://github.com/lichangke/LeetCode
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https://www.zhihu.com/people/lichangke/
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https://www.jianshu.com/u/3e95c7555dc7
个人Blog:
https://lichangke.github.io/
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