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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

146. LRU 缓存 - 力扣(LeetCode)

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)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 getput 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 复制代码
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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