LeetCode-热题100：146. LRU 缓存

题目描述

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：

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

提示：

1 <= capacity <= 3000
0 <= key <= 10000
0 <= value <= 105
最多调用 2 * 10⁵ 次 get 和 put

代码及注释

go 复制代码

type entry struct {
    key, value int
}

type LRUCache struct {
    capacity  int            // 缓存容量
    list      *list.List     // 双向链表，用于存储最近使用的键值对
    keyToNode map[int]*list.Element  // 哈希表，用于快速查找键对应的节点
}

// 构造函数
func Constructor(capacity int) LRUCache {
    return LRUCache{
        capacity:  capacity,
        list:      list.New(),
        keyToNode: make(map[int]*list.Element),
    }
}

// 获取键值
func (c *LRUCache) Get(key int) int {
    // 从哈希表中查找键对应的节点
    node := c.keyToNode[key]
    if node == nil {
        return -1
    }
    // 将使用过的节点移动到链表头部
    c.list.MoveToFront(node)
    return node.Value.(entry).value
}

// 存储键值
func (c *LRUCache) Put(key, value int) {
    // 如果键已存在，则更新其值，并将节点移动到链表头部
    if node := c.keyToNode[key]; node != nil {
        node.Value = entry{key, value}
        c.list.MoveToFront(node)
        return
    }
    
    // 如果缓存已满，则删除链表尾部的节点
    c.keyToNode[key] = c.list.PushFront(entry{key, value})
    if len(c.keyToNode) > c.capacity {
        tail := c.list.Back()
        delete(c.keyToNode, tail.Value.(entry).key)
        c.list.Remove(tail)
    }
}

/**
 * Your LRUCache object will be instantiated and called as such:
 * obj := Constructor(capacity);
 * param_1 := obj.Get(key);
 * obj.Put(key,value);
 */

代码解释

结构体定义:

go 复制代码

type entry struct {
    key, value int
}

type LRUCache struct {
    capacity  int
    list      *list.List
    keyToNode map[int]*list.Element
}

entry 结构体用于存储键值对。
LRUCache 结构体包含缓存的容量、双向链表和一个哈希表。

构造函数:

go 复制代码

func Constructor(capacity int) LRUCache {
    return LRUCache{
        capacity:  capacity,
        list:      list.New(),
        keyToNode: make(map[int]*list.Element),
    }
}

初始化一个 LRUCache 实例，并设置容量、双向链表和哈希表。

获取键值:

go 复制代码

func (c *LRUCache) Get(key int) int {
    node := c.keyToNode[key]
    if node == nil {
        return -1
    }
    c.list.MoveToFront(node)
    return node.Value.(entry).value
}

从哈希表中查找给定的键。
如果键不存在，返回 -1。
如果键存在，将对应的节点移动到链表头部，并返回值。

存储键值:

go 复制代码

func (c *LRUCache) Put(key, value int) {
    if node := c.keyToNode[key]; node != nil {
        node.Value = entry{key, value}
        c.list.MoveToFront(node)
        return
    }
    
    c.keyToNode[key] = c.list.PushFront(entry{key, value})
    if len(c.keyToNode) > c.capacity {
        tail := c.list.Back()
        delete(c.keyToNode, tail.Value.(entry).key)
        c.list.Remove(tail)
    }
}

检查给定的键是否已存在于哈希表中。
如果键存在，更新其值，并将对应的节点移动到链表头部。
如果键不存在，将新的键值对存入哈希表，并将对应的节点插入链表头部。
如果缓存容量超过了限制，删除链表尾部的节点，并从哈希表中删除对应的键值对。

这个LRU Cache的实现使用了双向链表和哈希表来实现高效的插入、删除和更新操作，时间复杂度为 O(1)。