LRU Cache

Design and implement a data structure for Least Recently Used (LRU) cache. It should support the following operations: get and set.

get(key) - Get the value (will always be positive) of the key if the key exists in the cache, otherwise return -1.
set(key, value) - Set or insert the value if the key is not already present. When the cache reached its capacity, it should invalidate the least recently used item before inserting a new item.

参考: http://www.programcreek.com/2013/03/leetcode-lru-cache-java/

使用内部类Node存储插入的数据,map存储key和Node的对应关系;

get和set是要将该节点放置在head处,解法中使用head和end两个指针帮助头结点的设置和末节点的删除

public class LRUCache {
    class Node{
        public Node pre;
        public Node next;
        public int value;
        public int key;
        
        public Node(int key, int value){
            this.key = key;
            this.value = value;
        }
    }
    
    private int capacity;
    private int size;
    private HashMap<Integer, Node> map= new HashMap<Integer, Node>();
    private Node head;
    private Node end;
    
    public LRUCache(int capacity) {
        this.capacity = capacity;
        size = 0;
    }
    
    public int get(int key) {
        if(map.containsKey(key)){
            Node lastest = map.get(key);
            remove(lastest);
            setHead(lastest);
            return lastest.value;
        }
        else return -1;
    }
    
    public void set(int key, int value) {
        if(map.containsKey(key)){
            Node lastest = map.get(key);
            remove(lastest);
            setHead(lastest);
            lastest.value = value;
        }
        else{
            Node lastest = new Node(key, value);
            if(size < capacity){
                size++;
            }
            else{
                map.remove(end.key);
                end = end.pre;
                if(end != null) end.next = null;
            }
            setHead(lastest);
            map.put(key, lastest);
        }
    }
    
    private void remove(Node cur){
        Node pre = cur.pre;
        Node next = cur.next;
        
        if(pre != null){
            pre.next = next;
        }
        else head = next;
        
        if(next != null){
            next.pre = pre;
        }
        else end = pre;
    }
    
    private void setHead(Node cur){
        cur.next = head;
        cur.pre = null;
        if(head != null){
            head.pre = cur;
        }
        
        head = cur;
        if(end == null){
            end = cur;
        }
    }
}


<think>好的,用户想了解LRU缓存的工作原理和实现方法。首先,我需要回忆LRU的基本概念,确定LRU是Least Recently Used的缩写,即最近最少使用算法,常用于缓存淘汰策略。接下来,工作原理部分需要解释当缓存容量满时,如何选择最久未被访问的数据进行淘汰。这里可能需要结合数据结构,比如哈希表和双向链表,来说明如何高效地实现访问顺序的维护。 然后是具体实现方法。常见的实现方式确实是用哈希表加双向链表。哈希表用于快速定位节点,双向链表则维护访问顺序。最近访问的节点移到链表头部,最久未使用的在尾部。当插入新数据时,如果缓存已满,就删除尾部节点。这部分需要详细说明每个操作的步骤,比如访问、插入、删除等,以及它们的时间复杂度。 可能还需要提到其他实现方式,比如使用OrderedDict的数据结构,这在Python中确实存在,可以简化实现。但如果是其他语言,可能需要自己构建双向链表和哈希表。这部分可以作为不同实现方法的补充说明。 接下来,用户可能关心LRU的应用场景,比如数据库缓存、页面置换算法等,但用户的问题主要集中在实现和工作原理,所以这部分可能不需要深入,但可以作为相关问题提出。 然后,根据用户提供的引用,我需要检查是否有相关引用可以支持回答。但查看用户提供的引用内容,引用1是关于流处理和响应式编程的库,引用2是机器学习在GPU集群调度的应用,引用3是Go语言编译工具,似乎和LRU缓存没有直接关联。因此,可能无法直接引用这些内容,需要忽略引用部分,或者寻找间接关联点,但可能不太相关。 在生成相关问题的时候,需要考虑用户可能进一步想了解的内容,比如LRU的变种、时间复杂度分析、实际应用中的挑战、与其他算法比较等。例如,如何保证O(1)时间复杂度,如何处理并发访问,LRU的缺点以及改进算法如LRU-K等。 最后,代码示例部分需要确保正确性。Python中使用OrderedDict是一个典型的实现方式,每次访问时移动键到最新位置,插入时检查容量并弹出最久未使用的项。需要确保代码示例简洁,并且注释清晰,方便用户理解。 总结整个思考过程,需要将LRU的工作原理和实现方法清晰地分点解释,结合数据结构和操作步骤,给出代码示例,并生成相关问题,引导用户深入理解。同时注意用户提到的系统级指令,如数学公式的正确格式,但LRU内容可能较少涉及数学公式,所以主要关注代码块和结构。</think>### LRU缓存实现原理 LRU(Least Recently Used)缓存淘汰策略基于"最近最少使用"原则,当缓存容量满时淘汰最久未被访问的数据。其核心数据结构组合为: 1. **哈希表**:实现$O(1)$时间复杂度的键值查询 2. **双向链表**:维护键的访问顺序,最近访问的节点靠近头部 ### 操作过程 1. **访问数据**: - 通过哈希表定位节点 - 将节点移动到链表头部(表示最近使用) - 时间复杂度:$O(1)$ 2. **插入数据**: ```python if 键已存在: 更新值并移动节点到链表头部 else: 创建新节点并添加到链表头部 if 缓存已满: 删除链表尾部节点 从哈希表删除对应键 ``` ### Python实现示例 ```python from collections import OrderedDict class LRUCache: def __init__(self, capacity: int): self.cache = OrderedDict() self.capacity = capacity def get(self, key: int) -> int: if key not in self.cache: return -1 self.cache.move_to_end(key) return self.cache[key] def put(self, key: int, value: int) -> None: if key in self.cache: self.cache.move_to_end(key) self.cache[key] = value if len(self.cache) > self.capacity: self.cache.popitem(last=False) ``` ### 性能特征 - **时间复杂度**:所有操作保持$O(1)$ - **空间复杂度**:$O(n)$,n为缓存容量 - **适用场景**:符合局部性原理的访问模式,如数据库缓存、CDN缓存等[^1]
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