題目描述
運用你所掌握的資料結構，設計和實現乙個 lru (最近最少使用) 快取機制。它應該支援以下操作： 獲取資料 get 和 寫入資料 put 。
獲取資料 get(key) - 如果關鍵字 (key) 存在於快取中，則獲取關鍵字的值（總是正數），否則返回 -1。
寫入資料 put(key, value) - 如果關鍵字已經存在，則變更其資料值；如果關鍵字不存在，則插入該組「關鍵字/值」。當快取容量達到上限時，它應該在寫入新資料之前刪除最久未使用的資料值，從而為新的資料值留出空間。
高階:你是否可以在 o(1) 時間複雜度內完成這兩種操作？
解題思路
首先看到這道題想到使用字典來儲存插入的元素，然後維護乙個visit列表來表示訪問元素的優先順序，當put乙個元素時，可以往visit列表insert(0，key)，即在0處插入元素，但是呼叫get方法後，得先在visit列表種把這個元素刪除後再insert到位置0處，這就比較麻煩了，而且還要對列表實行長度限制來滿足最大容量。
看了別人得方法後，這題最佳方法是使用雙向鍊錶，並用乙個雜湊來儲存鍵和值，這裡值為鍊錶的乙個節點，put乙個元素時，首先判斷最大容量，如果超了，就先刪除鍊錶尾部的節點，再把待put的節點插入到雙向鍊錶的頭部。呼叫get也是，首先產出鍊錶種的節點，再把節點在頭部插入，這裡可以維護乙個head和tail方便操作，**和官方題解差不多
class dnode:
def __init__(self, key = 0, value = 0):
self.key = key
self.value = value
self.pre = none
self.next = none
class lrucache(object):
def __init__(self, capacity):
self.cache = dict()
self.head = dnode()
self.tail = dnode()
self.head.next = self.tail
self.tail.pre = self.head
self.capacity = capacity
self.size = 0
def get(self, key):
if key not in self.cache:
return -1
node = self.cache[key]
self.movetohead(node)
return node.value
def put(self, key, value):
if key not in self.cache:
node = dnode(key, value)
self.cache[key] = node
self.addtohead(node)
self.size += 1
if self.size > self.capacity:
removed = self.removetail()
self.cache.pop(removed.key)
self.size -= 1
else:
node = self.cache[key]
node.value = value
self.movetohead(node)
def movetohead(self, node):
self.removenode(node)
self.addtohead(node)
def addtohead(self, node):
node.pre = self.head
node.next = self.head.next
self.head.next.pre = node
self.head.next = node
def removenode(self, node):
node.pre.next = node.next
node.next.pre = node.pre
def removetail(self):
node = self.tail.pre
self.removenode(node)
return node
cache = lrucache(2)
cache.put(1, 1)
cache.put(2, 2)
cache.get(1)
cache.put(3, 3)
cache.put(4, 4)
146 LRU快取機制 力扣
題意理解 設計乙個最近最少使用的lru緩衝機制的類 問題分析 使用stl hash表unordered map，雙鏈表list。list用於緩衝區 map用於查詢元素位置 list中存放key,value 對，map存放key和list的迭代器。雙鏈表可以插入頭push front,刪除頭pop f...
146 LRU快取機制
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