【LeetCode刷题】146. LRU 缓存

StudyWinter2024-03-02 15:24

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：

复制代码 
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

思路：这道题的难点在于记录最近最少使用，使用map可以满足get的O(1)，但是无法记录最近最少使用的数据；如果使用数组，删除/增加的时间复杂度则是O(n)，也不满足。

使用哈希表 + 双向链表可以满足删除/增加的时间复杂度为O(1)。

这个图太形象了。

（1）双向链表按照被使用的顺序存储了这些键值对，靠近头部的键值对是最近使用的，而靠近尾部的键值对是最久未使用的。

（2）哈希表即为普通的哈希映射（HashMap），通过缓存数据的键映射到其在双向链表中的位置。

（3）对于 get 操作，首先判断 key 是否存在：

（a）如果 key 不存在，则返回 −1；

（b）如果 key 存在，则 key 对应的节点是最近被使用的节点。通过哈希表定位到该节点在双向链表中的位置，并将其移动到双向链表的头部，最后返回该节点的值。

（3）对于 put 操作，首先判断 key 是否存在：

（a）如果 key 不存在，使用 key 和 value 创建一个新的节点，在双向链表的头部添加该节点，并将 key 和该节点添加进哈希表中。然后判断双向链表的节点数是否超出容量，如果超出容量，则删除双向链表的尾部节点，并删除哈希表中对应的项；

（b）如果 key 存在，则与 get 操作类似，先通过哈希表定位，再将对应的节点的值更新为 value，并将该节点移到双向链表的头部。

思路很清晰

cpp 复制代码 
class LRUCache {
public:
    LRUCache(int capacity) {

    }
    
    int get(int key) {

    }
    
    void put(int key, int value) {

    }
};

/**
 * Your LRUCache object will be instantiated and called as such:
 * LRUCache* obj = new LRUCache(capacity);
 * int param_1 = obj->get(key);
 * obj->put(key,value);
 */

一步步实现：

（1）定义双链表

cpp 复制代码 
struct DLinkedNode {
    int key, value;             // k-v
    DLinkedNode* prev;          // 前向指针
    DLinkedNode* next;          // 后向指针
    // 两个构造函数
    DLinkedNode(): key(0), value(0), prev(nullptr), next(nullptr) {}
    DLinkedNode(int _key, int _value): key(_key), value(_value), prev(nullptr), next(nullptr) {}
};

（2）在LRUCache类中添加成员属性：哈希表+双向链表

cpp 复制代码 
class LRUCache {
public:
    // 新加的
    unordered_map<int, DLinkedNode*> cache;
    DLinkedNode* head;            // 伪头节点，不存数据
    DLinkedNode* tail;            // 伪尾节点，不存数据
    int size;                     // 当前存储的数量，当size==capacity时，要移出数据了
    int capacity;                 // 容量

    // 实现构造函数
    LRUCache(int _capacity): capacity(_capacity), size(0) {
        // 使用伪头节点和伪尾节点，不存数据
        head = new DLinkedNode();
        tail = new DLinkedNode();
        // 开始时一个数据都没有
        head->next = tail;
        tail->prev = head;
    }
    
    int get(int key) {

    }
    
    void put(int key, int value) {

    }
};

（3）实现双向链表中的【在头部添加数据】、【任意位置删除数据】、【数据移动到头部】、【从尾部删除数据】

在头部添加数据

cpp 复制代码 
    // 在头部添加数据
    void addToHead(DLinkedNode* node) {
        node->prev = head;
        node->next = head->next;
        head->next->prev = node;
        head->next = node;
    }

任意位置删除数据

cpp 复制代码 
    // 任意位置删除数据
    void removeNode(DLinkedNode* node) {
        node->prev->next = node->next;
        node->next->prev = node->prev;
    }

数据移动到头部

cpp 复制代码 
    // 移动数据到头部
    void moveToHead(DLinkedNode* node) {
        removeNode(node);
        addToHead(node);
    }

从尾部删除数据

cpp 复制代码 
    // 从尾部删除数据
    DLinkedNode* reoveTail() {
        DLinkedNode* node = tail->prev;
        removeNode(node);
        return node;
    }

（4）实现get函数

如果不存在直接返回-1，存在的话，先通过哈希表定位，再移动到头部

cpp 复制代码 
    int get(int key) {
        // 不存在
        if (cache.count(key) == 0) {
            return -1;
        }
        // 通过哈希找到，移动到头部
        DLinkedNode* node = cache[key];
        moveToHead(node);
        return node->value;
    }

（5）实现put函数

如果key不存在，则创建一个节点，注意size==capacity的情况，此时删除队尾数据

靠近头部的键值对是最近使用的，而靠近尾部的键值对是最久未使用的。

如果存在，修改value，再将该节点移动到队头

cpp 复制代码 
 void put(int key, int value) {
        // 不存在
        if (cache.count(key) == 0) {
            DLinkedNode* node = new DLinkedNode(key, value);
            cache[key] = node;          // 添加到哈希表中
            addToHead(node);            // 移动到队头
            size++;
            if (size > capacity) {
                DLinkedNode* removeNode = reoveTail();  // 删除尾部数据
                cache.erase(removeNode->key);           // 删除哈希中的数据
                delete removeNode;
                size--; 
            }
        } else {
            DLinkedNode* node = cache[key];
            node->value = value;
            moveToHead(node);               // 移到队头
        }
    }

全部代码实现

cpp 复制代码 
struct DLinkedNode {
    int key, value;             // k-v
    DLinkedNode* prev;          // 前向指针
    DLinkedNode* next;          // 后向指针
    // 两个构造函数
    DLinkedNode(): key(0), value(0), prev(nullptr), next(nullptr) {}
    DLinkedNode(int _key, int _value): key(_key), value(_value), prev(nullptr), next(nullptr) {}
};

class LRUCache {
public:
    unordered_map<int, DLinkedNode*> cache;
    DLinkedNode* head;
    DLinkedNode* tail;
    int size;
    int capacity;


    LRUCache(int _capacity): capacity(_capacity), size(0) {
        // 使用伪头节点和伪伪节点，不存数据
        head = new DLinkedNode();
        tail = new DLinkedNode();
        // 开始时一个数据都没有
        head->next = tail;
        tail->prev = head;
    }
    
    int get(int key) {
        // 不存在
        if (cache.count(key) == 0) {
            return -1;
        }
        // 通过哈希找到，移动到头部
        DLinkedNode* node = cache[key];
        moveToHead(node);
        return node->value;
    }
    
    void put(int key, int value) {
        // 不存在
        if (cache.count(key) == 0) {
            DLinkedNode* node = new DLinkedNode(key, value);
            cache[key] = node;          // 添加到哈希表中
            addToHead(node);            // 移动到队头
            size++;
            if (size > capacity) {
                DLinkedNode* removeNode = reoveTail();  // 删除尾部数据
                cache.erase(removeNode->key);           // 删除哈希中的数据
                delete removeNode;
                size--; 
            }
        } else {
            DLinkedNode* node = cache[key];
            node->value = value;
            moveToHead(node);               // 移到队头
        }
    }

    // 在头部添加数据
    void addToHead(DLinkedNode* node) {
        node->prev = head;
        node->next = head->next;
        head->next->prev = node;
        head->next = node;
    }

    // 任意位置删除数据
    void removeNode(DLinkedNode* node) {
        node->prev->next = node->next;
        node->next->prev = node->prev;
    }

    // 移动数据到头部
    void moveToHead(DLinkedNode* node) {
        removeNode(node);
        addToHead(node);
    }

    // 从尾部删除数据
    DLinkedNode* reoveTail() {
        DLinkedNode* node = tail->prev;
        removeNode(node);
        return node;
    }


};

/**
 * Your LRUCache object will be instantiated and called as such:
 * LRUCache* obj = new LRUCache(capacity);
 * int param_1 = obj->get(key);
 * obj->put(key,value);
 */

参考：【字节一面】 LRU Cache 实现剖析_哔哩哔哩_bilibili

链接：. - 力扣（LeetCode）

相关推荐
好奇龙猫37 分钟前
【学习AI-相关路程-mnist手写数字分类-win-硬件：windows-自我学习AI-实验步骤-全连接神经网络（BPnetwork）-操作流程（3） 】
人工智能·算法
sp_fyf_20241 小时前
计算机前沿技术-人工智能算法-大语言模型-最新研究进展-2024-11-01
人工智能·深度学习·神经网络·算法·机器学习·语言模型·数据挖掘
香菜大丸2 小时前
链表的归并排序
数据结构·算法·链表
jrrz08282 小时前
LeetCode 热题100（七）【链表】（1）
数据结构·c++·算法·leetcode·链表
oliveira-time2 小时前
golang学习2
算法
南宫生3 小时前
贪心算法习题其四【力扣】【算法学习day.21】
学习·算法·leetcode·链表·贪心算法
懒惰才能让科技进步3 小时前
从零学习大模型（十二）-----基于梯度的重要性剪枝（Gradient-based Pruning）
人工智能·深度学习·学习·算法·chatgpt·transformer·剪枝
Ni-Guvara4 小时前
函数对象笔记
c++·算法
泉崎4 小时前
11.7比赛总结
数据结构·算法
你好helloworld4 小时前
滑动窗口最大值
数据结构·算法·leetcode
热门推荐
01如何才能让手机厂商主动拥抱华为，接入鸿蒙系统？02【HarmonyOS】HUAWEI DevEco Studio 下载地址汇总03组基轨迹建模 GBTM的介绍与实现（Stata 或 R）04基于YOLOv10深度学习的CT扫描图像肾结石智能检测系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】深度学习实战、目标检测05(欧拉)openEuler系统添加网卡文件配置流程、(欧拉)openEuler系统手动配置ipv6地址流程、(欧拉)openEuler系统网络管理说明06【经验分享】Ubuntu22.04安装微信(linux官方版)07【TC3xx芯片】TC3xx芯片电源管理系统PMS详解08全面解析：构建基于深度学习的安全帽检测系统（UI界面+YOLO代码+数据集）09RAG 实践- Ollama+RagFlow 部署本地知识库10你还在傻傻的打开页面输用户名和密码？来我教你实现自动化