【算法】leetcode热题100 146.LRU缓存.&& container/list用法

https://leetcode.cn/problems/lru-cache/description/?envType=study-plan-v2&envId=top-100-liked

实现语言:go lang

LRU

最近最少未使用,是一种淘汰策略,当缓存空间不够使用的时候,淘汰一个最久没有访问的存储单元。目前已知较好表现的替换策略,具体原因翻教材。

题目要求:编写一个LRU具体类,完成指定方法,Get(key int) int {} 与 Set(key int, value int) {}

并且需要保证两个方法的时间复杂度都需要在O1

既然是是缓存而且是替换策略,我们就先假设放在一个数组里面。

最主要需要考虑替换策略。所以我们假定数组已经满了,这时候我需要set一个新的键值对进来,我需要替换哪一个?

这时候就感觉好像似乎需要针对访问顺序产生优先级顺序。但这个优先级顺序不能用排序解决,因为无论哪种排序都不可能在O1完成。

每一次最久没有访问的其实可以认为是一个贪心选择 。那么假设每一次访问之后,都把访问结点往前放,那么到淘汰时候一定是末尾的淘汰。

确定出方法,就需要确定数据结构以满足时间复杂度的限制。

显然之前假定的数组不可行。因为按照刚才的思路,访问的时候都需要改变一下顺序,数组显然不好改变顺序。

但链表可以,既好改变顺序,同时也好删除,复杂度都是O1.

确定了数据结构,能够解决顺序与删除问题,就剩下最后一个问题,查找 。

无论是Get还是进行删除之前都需要进行查找,而且也需要保证复杂度O1。

显然就只剩下hash了。

所以可以确定下来所用的数据结构为链表与hashtable

省下的就是go语言编码的问题了

go container/list

container/list是直接使用双向链表的,没有但链表这个选项,直接用就可以。

内部数据结构分为Element与List

Element相当于自己写链表的Node,内部含有结点值,前后结点的指针。

List是相当于进行封装,里面全是一堆方法。

比较有用的就是

  1. 直接含有size计数
  2. Front/Back方法,返回头/尾 Element
  3. move方法,移动结点到首部/尾部/随便结点后面
  4. delete方法,删除某个节点

具体哪个方法,查阅一下文档

https://pkg.go.dev/container/list#pkg-functions

方法不详述,直接翻官方文档就好了。

go 复制代码
import "container/list"

func main() {
	// 构造一个list对象,前面这个list代表list这个package
	l := list.New()
	
	// 需要用什么值,直接调用list.PushBack/PushFront,然后把值丢进去就可以了
	// 不需要自己封装Element
	l.PushBack(111)

}

代码

go语言的一些问题:

  1. 为什么需要使用Pair

    其实是我傻了,后面发现可以不用

  2. 为什么需要插入时候,需要&Pair

    因为题目设定二次访问是更新值,如果不设置成指针,go是不让修改数据。

  3. 为什么delNode.Value.(*Pair) 要这么写

    因为源码Element是Any类型,也就是interface{}。由于拿出来需要访问以Pair访问Key Value,需要进行显示转换

go 复制代码
// 需要实现的特征
// 存取o1
// 维持这个队列o1
// put:
// 查看字典是否存在
// 如果存在,更新队列参数
// 如果使用队列?
import "container/list"

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

type Pair struct{
	Key int
	Value int
}

func Constructor(capacity int) LRUCache {
	l := LRUCache {
		size: 0,
		capacity: capacity,
		cache: make(map[int]*list.Element),
		list: list.New(),
	}
	return l
}

func (this *LRUCache)Get(key int) int{
	if _, ok := this.cache[key]; !ok {
		return -1
	}
	node := this.cache[key]
	this.list.MoveToFront(node)
	return node.Value.(*Pair).Value
}

func (this *LRUCache) Put(key int, value int) {
	if _, ok := this.cache[key]; !ok {
		node := this.list.PushFront(&Pair{key, value})
		this.cache[key] = node
		this.size++

		if this.size > this.capacity {
			delNode := this.list.Back()
			nodeValue := delNode.Value.(*Pair)
			delete(this.cache, nodeValue.Key)
			this.list.Remove(delNode)
			this.size--
		}
	} else {
		node := this.cache[key]
		node.Value.(*Pair).Value = value
		this.list.MoveToFront(node)
	}
}
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