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
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)