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c语言内容💖:
专栏:c语言之路重点知识整合
目录
LRU 是操作系统中的缓存淘汰策略,还有 FIFO、LFU 等淘汰算法
当缓存空间不足时,淘汰掉最近最少使用的数据项
Least Recently Used
通过使用链表 维护一个数据项的访问历史来决定哪些数据项应该被淘汰,当访问一个数据项时,将其移到链表的头部,代表最近使用;当需要淘汰数据项时,将链表的尾部开始删除。
为了提高查找数据项的效率,可以使用哈希表用于快速查找数据项在链表中的位置
LeetCode.146.LRU
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
Code
cpp
class LRUCache {
private:
struct ListNode {
int key;
int value;
ListNode* prev;
ListNode* next;
ListNode(int k, int v) : key(k), value(v), prev(nullptr), next(nullptr) {}
};
unordered_map<int,ListNode*>cache;
int capacity;
ListNode* dummy;
//移除节点
void remove(ListNode* node)
{
node->prev->next = node->next;
node->next->prev = node->prev;
}
//添加节点
void addNode(ListNode* node)
{
node->prev = dummy;
node->next = dummy->next;
node->prev->next = node;
node->next->prev = node;
}
public:
LRUCache(int capacity):capacity(capacity), dummy(new ListNode(0,0)) {
dummy->prev = dummy;
dummy->next = dummy;
}
int get(int key) {
if (cache.find(key)!= cache.end()) {
ListNode* node = cache[key];
remove(node);
addNode(node);
return node->value;
}
return -1;
}
void put(int key, int value) {
if (cache.find(key)!= cache.end()) {
ListNode* node = cache[key];
node->value = value;
remove(node);
addNode(node);
} else {
ListNode* newNode = new ListNode(key, value);
if (cache.size() >= capacity) {
ListNode* removed = dummy->prev;
cache.erase(removed->key);
remove(removed);
delete removed;
}
addNode(newNode);
cache[key] = newNode;
}
}
};
/**
* 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);
*/
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