146【LeetCode】 LRU Cache

最新推荐文章于 2025-05-03 16:15:14 发布
原创 最新推荐文章于 2025-05-03 16:15:14 发布 · 241 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#LeetCode #指针 #链表

本文详细阐述了Least Recently Used (LRU)缓存的数据结构设计及其实现方式，包括get和set操作的优化策略，以及当缓存容量达到上限时如何淘汰最不经常使用的项。

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.

<script src="https://code.youkuaiyun.com/snippets/458407.js"></script>
【Leetcode 每日一题】146. LRU 缓存（c++）
weixin_50947533的博客
11-25 773
146. LRU 缓存
【LeetCode 面试经典150题】146. LRU Cache LRU缓存
qq_43513394的博客
01-17 1075
Design a data structure that follows the constraints of a Least Recently Used (LRU) cache.Implement the class:The functions and must each run in O(1) average time complexity.设计一个遵循最近最少使用（LRU）缓存约束的数据结构。实现 类： 和 函数必须都具有 O(1) 的平均时间复杂度。输入 [“LRUCache”, “put
LeetCode 146. LRU 缓存机制（LRU Cache）
2501_91641025的博客
05-03 982
易错点正确做法说明更新数据未移动位置保证“最近使用”put 超过容量未淘汰使用删除头部get 不存在时返回错误返回-1使用是 Python 实现 LRU 的最简洁且效率最高的方式。同时掌握哈希表 + 双向链表手动实现 LRU 也是面试时加分项。本题考查的是缓存机制 + 数据结构的组合使用，属于高频面试题之一。错误点正确方式删除时未断开前后节点_remove()正确处理 prev/next忘记从cache删除淘汰节点双向链表头尾更新顺序错误始终更新 prev/next 的双向性。
Leetcode 146. LRU Cache
小白菜又菜
04-23 417
Problem Design a data structure that follows the constraints of a Least Recently Used (LRU) cache. Implement the LRUCache class: LRUCache(int capacity) Initialize the LRU cache with positive size capacity. int get(int key) Return the value of the key if t
LeetCode：146. LRU 缓存
Cosmoshhhyyy的博客
03-13 593
/ 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。
LeetCode 146：LRU 缓存
机械工程跑路哥
07-20 1133
因为在删除节点时，使用removeFirst()删除链表头部也就是最长时间未使用的节点，然后需要再根据该方法返回的这个节点的key，去删除hashmap中对应的键值对；而事实上，在一个时间段内，只需要访问一小部分数据即可正常运行，这就导致内存中驻留了大量用不到的数据；因为删除链表时，双向链表的前驱操作可以保证时间复杂度为O(1)，而单向链表的删除要从头遍历直到找到节点，时间复杂度为O(n)；LRU的全称是LeastRecentlyUsed，也就是说我们认为最近使用过的数据应该是是「有用的」，........
leetcode LRU 缓存
weixin_38184628的博客
06-15 1107
所以需要使用链表来表示缓存，当访问一个数据的时候需要将当前这个数据从原来的位置上删除，然后加到链表的头部，删除一个节点的话，需要将这个节点的前一个节点和下一个节点连接起来，如果使用单向链表的话，那么只能找到这个节点的下一个节点，找不到上一个节点，所以需要使用双向链表。（6）向缓存中放入数据 1，此时缓存是满的，所以需要先淘汰一个数据，从访问时间来看，最后一次访问 50 的间隔时间最长，也就是排在最右边的数据，所以将 50 淘汰，其它数据向后移动，将新数据 1 放入最左边的位置。
leetcode 146. LRU Cache
蓝羽飞鸟的博客
01-18 201
Implement the LRUCache class: LRUCache(int capacity) Initialize the LRU cache with positive size capacity. int get(int key) Return the value of the key if the key exists, otherwise return -1. void put(int key, int value) Update the value of the key if the
【LeetCode】146. LRU缓存
说文科技，做有态度的研究。
09-22 820
其实本质上，这题考察的是如何实现Python中的Orderdict这个数据结构，因为OrderDict就是一个LRU cache。要实现lru cache，可以利用dict（字典）和 Double Linked List （双向链表）即可。
leetcode-146：LRU 缓存
菊头蝙蝠的博客
07-24 331
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。函数get和put必须以O(1)的平均时间复杂度运行。
leetcode-LRU缓存
LittleFishC的博客
07-07 361
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。函数 get 和 put 必须以 O(1) 的平均时间复杂度运行。
LeetCode 146：LRU Cache
叶现一的专栏
01-09 182
Design and implement a data structure forLeast Recently Used (LRU) cache. It should support the following operations:getandput. get(key)- Get the value (will always be positive) of the key if th...
深入理解LeetCode LRU Cache算法实现
资源摘要信息:"在本资源摘要中，我们将详细探讨关于LRU Cache（最近最少使用缓存）的实现原理和在leetcode上的实践。LRU Cache是一种常见的计算机科学问题，广泛应用于操作系统和数据库管理系统中，用于管理内存。在...
LeetCode LRU Cache 解题技巧分享
在LeetCode上，有一道题目名为“LRU Cache”，题目编号为146，要求实现一个数据结构来存储键值对，并且遵循LRU缓存机制。该数据结构应当支持以下操作： - `get(key)`：如果关键字 key 存在于缓存中，则返回关键字...
LeetCode LRU Cache题目实战解析
标题中提到了“LRU Cache”和“LeetCode”，而描述中出现了“AC题目”和“打印沙漏”，这些都是计算机科学和编程领域中的重要知识点。 ### LRU Cache（最近最少使用缓存） LRU Cache是一种计算机科学中常用的缓存...
（47页PPT）夏日骑遇季趣味儿童户外骑行研学拓展活动方案.pptx
12-17
（47页PPT）夏日骑遇季趣味儿童户外骑行研学拓展活动方案.pptx
数据可视化-智慧物流服务中心大屏页面.zip
12-17
数据可视化-智慧物流服务中心大屏页面，相当漂亮大气，很有科技感和魔幻力的大屏页面。
基于模型预测MPC控制的2自由度14主动悬架和被动悬架（Matlab代码实现）
最新发布
12-17
基于模型预测MPC控制的2自由度14主动悬架和被动悬架（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了基于模型预测控制（MPC）的2自由度14主动悬架与被动悬架系统的Matlab代码实现，重点在于通过建立车辆悬架系统的动力学模型，应用MPC算法对主动悬架进行优化控制，以提升车辆行驶的平稳性与舒适性。文中对比了主动悬架与被动悬架在不同路况下的动态响应性能，验证了MPC控制策略的有效性。同时提供了完整的Matlab仿真代码，便于读者复现和进一步研究。; 适合人群：具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及从事车辆工程、自动化控制领域的技术人员。; 使用场景及目标：①学习和掌握模型预测控制（MPC）在车辆悬架系统中的应用；②通过仿真对比主动与被动悬架性能，深入理解悬架系统设计原理；③为智能车辆底盘控制、高级驾驶辅助系统（ADAS）等方向的研究提供技术参考与代码支持。; 阅读建议：建议读者结合控制理论教材与Matlab仿真环境，逐步运行并调试代码，重点关注系统建模、MPC控制器设计及仿真结果分析三个环节，同时可尝试调整控制参数或引入不同路面激励以深化理解。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值