【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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