1.题目描述
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
2.解题思路
方法一:有一种叫做有序字典的数据结构,综合了哈希表和链表,在 Python 中为 OrderedDict
方法二:
3.代码实现
from collections import OrderedDict
class LRUCache(object):
def __init__(self, capacity):
"""
:type capacity: int
"""
self.dict = collections.OrderedDict()
self.capacity=capacity
def get(self, key):
"""
:type key: int
:rtype: int
"""
if key not in self.dict.keys():
return -1
else:
self.dict.move_to_end(key)
return self.dict[key]
def put(self, key, value):
"""
:type key: int
:type value: int
:rtype: None
"""
if key in self.dict.keys():
self.dict[key]=value
self.dict.move_to_end(key)
else:
if len(self.dict)==self.capacity:
# last = False,先进先出
self.dict.popitem(last=False)
self.dict[key]=value
class ListNode:
def __init__(self, key=None, value=None):
self.key = key
self.value = value
self.prev = None
self.next = None
class LRUCache:
def __init__(self, capacity: int):
self.capacity = capacity
self.hashmap = {}
# 新建两个节点 head 和 tail
self.head = ListNode()
self.tail = ListNode()
# 初始化链表为 head <-> tail
self.head.next = self.tail
self.tail.prev = self.head
# 如果用单链表的话是找不到前一个节点的
# 因为get与put操作都可能需要将双向链表中的某个节点移到末尾,所以定义一个方法
def move_node_to_tail(self, key):
# 先将哈希表key指向的节点拎出来,为了简洁起名node
# hashmap[key] hashmap[key]
# | |
# V --> V
# prev <-> node <-> next pre <-> next ... node
node = self.hashmap[key]
node.prev.next = node.next
node.next.prev = node.prev
# 之后将node插入到尾节点前
# hashmap[key] hashmap[key]
# | |
# V --> V
# prev <-> tail ... node prev <-> node <-> tail
node.prev = self.tail.prev
node.next = self.tail
self.tail.prev.next = node
self.tail.prev = node
def get(self, key: int) -> int:
if key in self.hashmap:
# 如果已经在链表中了久把它移到末尾(变成最新访问的)
self.move_node_to_tail(key)
res = self.hashmap.get(key, -1)
if res == -1:
return res
else:
return res.value
def put(self, key: int, value: int) -> None:
if key in self.hashmap:
# 如果key本身已经在哈希表中了就不需要在链表中加入新的节点
# 但是需要更新字典该值对应节点的value
self.hashmap[key].value = value
# 之后将该节点移到末尾
self.move_node_to_tail(key)
else:
if len(self.hashmap) == self.capacity:
# 去掉哈希表对应项
self.hashmap.pop(self.head.next.key)
# 去掉最久没有被访问过的节点,即头节点之后的节点
self.head.next = self.head.next.next
self.head.next.prev = self.head
# 如果不在的话就插入到尾节点前
new = ListNode(key, value)
self.hashmap[key] = new
new.prev = self.tail.prev
new.next = self.tail
self.tail.prev.next = new
self.tail.prev = new