146-LRU 缓存

LeetCode146——LRU缓存机制 我的LeetCode代码仓:https://github.com/617076674/LeetCode 原题链接:https://leetcode-cn.com/problems/lru-cache/description/ 题目描述: 知识点:哈希表、双向链表、LRU缓存机制 思路一:用哈希表记录键值对,用双向链表处理LRU缓存机制 用示例来说明我们算法的流程,为了防止对null节... 阅读详情

题目

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) 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

题解

/**
 * @param {number} capacity
 */
var LRUCache = function(capacity) {
    this.capacity = capacity;
    this.map = new Map();
};

/** 
 * @param {number} key
 * @return {number}
 */
LRUCache.prototype.get = function(key) {
    if(this.map.has(key)){
        let temp=this.map.get(key)
         this.map.delete(key);
         this.map.set(key, temp);//放在最下面表示最新使用
         return temp//temp为值
    }else{
        return -1
    }
};

/** 
 * @param {number} key 
 * @param {number} value
 * @return {void}
 */
LRUCache.prototype.put = function(key, value) {
    if(this.map.has(key)){
        this.map.delete(key);
    }
    this.map.set(key,value);
    if(this.map.size > this.capacity){
     // 若超出范围,将map中头部的删除
     // map.keys()返回一个迭代器
     // 迭代器调用next()方法,返回包含迭代器返回的下一个值,在value中
        // 这里有个知识点
        // map的entries方法,还有keys方法(可以看mdn)),会返回一个迭代器
        // 迭代器调用next也是顺序返回,所以返回第一个的值就是最老的,找到并删除即可
        this.map.delete(this.map.keys().next().value);
    }
};

笔记:

  1. LRU(Least recently used,最近最少使用)算法根据数据的历史访问记录来进行淘汰数据,其核心思想是“如果数据最近被访问过,那么将来被访问的几率也更高”。

    1. 新数据插入到链表头部;
    2. 每当缓存命中(即缓存数据被访问),则将数据移到链表头部;
    3. 当链表满的时候,将链表尾部的数据丢弃。

    过程如下

    1. 最开始时,内存空间是空的,因此依次进入A、B、C是没有问题的
    2. 当加入D时,就出现了问题,内存空间不够了,因此根据LRU算法,内存空间中A待的时间最为久远,选择A,将其淘汰
    3. 当再次引用B时,内存空间中的B又处于活跃状态,而C则变成了内存空间中,近段时间最久未使用的
    4. 当再次向内存空间加入E时,这时内存空间又不足了,选择在内存空间中待的最久的C将其淘汰出内存,这时的内存空间存放的对象就是E->B->D
  2. 用map保存key
    1.get 有key 缓存value 删掉key 再set一遍
    2.put 有key 删掉 重新set 超出内存 删掉第一个key

  3. 迭代器是通过使用 next() 方法实现 Iterator protocol 的任何一个对象,该方法返回具有两个属性的对象: value,这是序列中的 next 值;和 done ,如果已经迭代到序列中的最后一个值,则它为 true 。如果 value 和 done 一起存在,则它是迭代器的返回值。

  4. js的map的put方法

  5. js中的Map.set()相当于java中的Map.put(),

    js中的Map.size相当于java中的Map.size();//在js中size是属性,在Map中size()是方法。

leetcode 146 LRU 缓存 为了解决移到末尾这个问题,需要使用双向链表来记录,结构大概如下: https://leetcode.cn/problems/lru-cache/solutions/7583/shu-ju-jie-gou-fen-xi-python-ha-xi-shuang-xiang-li/对于链表,遇到上面的情况,也可以在常数的时间内找到对应的节点,但是如果想将它移到队尾则需要从头遍历到该节点才能保证链表不断,对于这种情况需要的时间复杂度也是O(n)// 该操作会使得关键字 2 作废,缓存是 {1=1, 3=3} 阅读详情

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贝叶斯(Bayes)统计是近几十年来迅速发展起来的数理统计的一个重要分支。贝叶斯方法与经典统计方法的主要不同之处是进行统计推断时除了利用样本信息外,还要利用参数的先验信息,因此可以提高统计推断或统计决策的效果。它在经济、金融、生物、医学、自然科学和社会科学等许多领域具有广泛的应用。贝叶斯方法的研究已渗透到了统计学的几乎所有领域。作者在给中国科学技术大学概率论与数理统计专业本科生开设的“数理统计”课程中有一章专门讲授“贝叶斯方法和统计决策理论”,近十年来也给中国科学技术大学概率统计专业研究生开设过几次“贝叶斯分析”课。本书是在对过去讲稿的内容作了适当的增减和调整的基础上完成的。  本书共分六章。第1章是绪论,介绍了贝叶斯统计的若干基本概念,同时对必要的数理统计的基础知识有重点地作了回顾。第二章介绍了确定先验分布的若干可供选择的方法。第三章介绍了几类常见统计模型参数的后验分布的主要结果和计算方法。第四章和第五章分别介绍了“贝叶斯统计推断”和“贝叶斯统计决策”的内容。第六章介绍了贝叶斯统计计算的若干方法,包括蒙特卡洛方法和马尔可夫链蒙特卡洛(MCMC)方法以及相关统计软件的简介。本书的每一章附右大量的例题和习题,书末附有常用的几个表格和部分习题解答供读者查用。  大约可在54学时内讲授本书的第1章至第六章的主要内容,教师可根据学时需要选讲本书第1章至第六章的部分内容。书中标“*”号的章节可略去不讲,留给读者作为阅读材料。第六章例题中的R代码和部分例题的数据文件等可从作者个人主页下载。  作者在编写本书的过程中参考了J.O.Berger教授的《统计决策论及贝叶斯分析》和茆诗松教授编写的《贝叶斯统计》等书中的一些内容,以及《贝叶斯分析》一书中由张伟平博士编写的有关贝叶斯统计计算的一些内容。在此表示衷心感谢。  本书编写准备过程中,中国科学技术大学统计与金融系的几个研究生帮助完成了本书部分中文的录入和排版,作者对他们的辛勤工作表示真诚的感谢。高等教育出版社为本书的出版给予了大力支持。在此一并致谢。

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/ 该操作会使得关键字 2 作废,缓存是 {1=1, 3=3}lRUCache.put(4, 4);// 该操作会使得关键字 1 作废,缓存是 {4=4, 3=3}lRUCache.put(2, 2);// 缓存是 {1=1, 2=2}// 返回 -1 (未找到)lRUCache.get(1);// 返回 -1 (未找到)lRUCache.put(1, 1);// 缓存是 {1=1}lRUCache.get(1);请你设计并实现一个满足。的平均时间复杂度运行。

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