LRU 缓存

转载已于 2023-08-24 23:33:37 修改 · 105 阅读

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原文链接：https://leetcode.cn/problems/lru-cache/solutions/259678/lruhuan-cun-ji-zhi-by-leetcode-solution/?envType=featured-list&envId=2cktkvj%3FenvType%3Dfeatured-list&envId=2cktkvj

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#动态规划 #算法

于 2023-08-24 23:31:43 首次发布

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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。

转：https://leetcode.cn/problems/lru-cache/solutions/259678/lruhuan-cun-ji-zhi-by-leetcode-solution/?envType=featured-list&envId=2cktkvj%3FenvType%3Dfeatured-list&envId=2cktkvj

import collections

class LRUCache(collections.OrderedDict):

    def __init__(self, capacity: int):
        super().__init__()
        self.capacity = capacity


    def get(self, key: int) -> int:
        if key not in self:
            return -1
        self.move_to_end(key)
        return self[key]

    def put(self, key: int, value: int) -> None:
        if key in self:
            self.move_to_end(key)
        self[key] = value
        if len(self) > self.capacity:
            self.popitem(last=False)


if __name__ == '__main__':
    s = LRUCache(2)
    print(s.put(1,1))
    print(s.put(2,2))
    print(s.get(1))
    print(s.put(3,3))
    print(s.get(2))
    print(s.put(4,4))
    print(s.get(1))
    print(s.get(3))
    print(s.get(4))