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LC146-Last Recently Used Cache

LC146-Last Recently Used Cache

作者: 夸克星 | 来源:发表于2021-01-26 22:51 被阅读0次

    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 。
    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) 如果关键字已经存在,则变更其数据值;如果关键字不存在,则插入该组「关键字-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久未使用的数据值,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:

    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

    提示:

    1 <= capacity <= 3000
    0 <= key <= 3000
    0 <= value <= 104
    最多调用 3 * 104 次 get 和 put

    来源:力扣(LeetCode)
    链接:https://leetcode-cn.com/problems/lru-cache
    著作权归领扣网络所有。商业转载请联系官方授权,非商业转载请注明出处。

    public class LRUCache {
        HashMap<Integer, Node> map;
        DoubleLinkedList cache;
        int cap;
        public LRUCache(int capacity){
            map   = new HashMap<>();
            cache = new DoubleLinkedList();
            cap   = capacity;
        }
        
        public void put(int key, int val){
            Node newNode = new Node(key, val);
            
            if(map.containsKey(key)){
                cache.delete(map.get(key));
                cache.addFirst(newNode);
                map.put(key, newNode);
            }else{
                if(map.size() == cap){
                    int k = cache.deleteLast();
                    map.remove(k);
                }
                cache.addFirst(newNode);
                map.put(key, newNode);
                
            }
        }
        
        public int get(int key){
            if(!map.containsKey(key))   return -1;
            
            int val = map.get(key).val;
            put(key, val);
            
            return val;
        }
    }
    
    /**
     *  head: recently used
     *  tail: LRU
     */
    class DoubleLinkedList{
        Node head;
        Node tail;
    
        public DoubleLinkedList(){
            head = new Node(0,0);
            tail = new Node(0,0);
    
            head.next = tail;
            tail.prev = head;
        }
    
        public void addFirst(Node node){
    
            node.next   = head.next;
            node.prev   = head;
    
            head.next.prev = node;
            head.next      = node;
        }
    
        public int delete(Node n){
            int key = n.key;
            n.next.prev = n.prev;
            n.prev.next = n.next;
            
            return key;
        }
    
        public int deleteLast(){
            if(head.next == tail)   return -1;
    
            return delete(tail.prev);
        }
    }
    
    class Node{
        public int key;
        public int val;
        public Node prev;
        public Node next;
    
        public Node(int key, int val){
            this.key = key;
            this.val = val;
        }
    }
    
    
    /**
     * 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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    作者:venturekwok
    链接:https://leetcode-cn.com/problems/lru-cache/solution/zui-jin-mian-zi-jie-yi-mian-peng-dao-lia-1t15/
    来源:力扣(LeetCode)
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