【LeetCode】每日一题:LRU缓存

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。

解题思路

看的题解,双向链表+哈希表+假链表头尾

AC代码

python 复制代码
class DLinkedNode:
    def __init__(self, key=0, value=0):
        self.key = key
        self.value = value
        self.prev = None
        self.next = None


class LRUCache:

    def __init__(self, capacity: int):
        self.cache = dict()
        # 使用伪头部和伪尾部节点    
        self.head = DLinkedNode()
        self.tail = DLinkedNode()
        self.head.next = self.tail
        self.tail.prev = self.head
        self.capacity = capacity
        self.size = 0


    def get(self, key: int) -> int:
        if key not in self.cache:
            return -1
        node = self.cache[key]
        self.moveToHead(node)
        return node.value

      

    def put(self, key: int, value: int) -> None:
        if key not in self.cache:
            # 如果 key 不存在,创建一个新的节点
            node = DLinkedNode(key, value)
            # 添加进哈希表
            self.cache[key] = node
            # 添加至双向链表的头部
            self.addToHead(node)
            self.size += 1
            if self.size > self.capacity:
                # 如果超出容量,删除双向链表的尾部节点
                removed = self.removeTail()
                # 删除哈希表中对应的项
                self.cache.pop(removed.key)
                self.size -= 1
        else:
            # 如果 key 存在,先通过哈希表定位,再修改 value,并移到头部
            node = self.cache[key]
            node.value = value
            self.moveToHead(node)

    def addToHead(self, node):
        node.next = self.head.next
        node.prev = self.head
        self.head.next.prev = node
        self.head.next = node

    def removedNode(self, node):
        node.prev.next = node.next
        node.next.prev = node.prev

    def moveToHead(self, node):
        self.removedNode(node)
        self.addToHead(node)

    def removeTail(self):
        node = self.tail.prev
        self.removedNode(node)
        return node

        

# Your LRUCache object will be instantiated and called as such:
# obj = LRUCache(capacity)
# param_1 = obj.get(key)
# obj.put(key,value)
相关推荐
卷无止境2 小时前
智能体开发环境ADE浅析,编程工具的下一次范式跃迁
后端·python
wzdark2 小时前
基于堆的优先队列实现原理与复杂度分析4
算法
老王熬夜敲代码5 小时前
BLAKE3:最快的密码学哈希函数
算法·密码学·哈希算法
hansang_IR5 小时前
【题解】P4460 [CQOI2018] 解锁屏幕
c++·算法
见闻小天地5 小时前
简博斯JG-C系列彩色激光同轴位移计:摄像头模组对位与行程测量的技术价值观察
人工智能·算法
mengzhi啊5 小时前
缓存类CacheDataManager把临时数据存入json。做成插件·
qt·缓存·json
葫三生6 小时前
《论三生原理》神话学构想与“神话历史”理论、《古史中的神话》思路异同?
大数据·人工智能·科技·深度学习·算法
2601_962300816 小时前
机器学习贴士:使用Python编写MapReduce
hadoop·python·机器学习·mapreduce·数据处理
liliangcsdn6 小时前
因子分析指标概念与示例
算法·机器学习
xyz_CDragon6 小时前
GitHub上4个爆款AI开源Skill:拍照后不用P图,用Codex一键生成高级海报(附效果图+使用教程)
人工智能·python·github·codex·skill