零、原题链接
一、题目描述
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。
二、测试用例
示例:
cpp
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
提示:
cpp
1 <= capacity <= 3000
0 <= key <= 10000
0 <= value <= 105
最多调用 2 * 105 次 get 和 put
三、解题思路
- 基本思路:
- 考虑 LRU 的本质,我们需要的是一个按访问时间排序的键值序列,这个序列的 CRUD 都要在 O ( 1 ) \Omicron(1) O(1) 的时间复杂度完成;
- C(增加):要在 O ( 1 ) \Omicron(1) O(1) 的时间复杂度内完成 且 保持序列有序,一般也只能考虑在序列尾部或者头部进行插入,在其他位置是不可能保证 O ( 1 ) \Omicron(1) O(1) 的时间复杂度的 且 序列有序的;考虑可以使用的数据结构:队列,栈;但是栈无法实现有序。
- R(查找):查找能在 O ( 1 ) \Omicron(1) O(1) 的时间复杂度完成,只能是 unordered_map ,如果只使用 unordered_map 是无法实现有序的,所以还需要其他结构来维护序列的按访问时间排序的特性,根据 C(增加) 分析的,使用队列;
- U(更新):首先 unordered_map 可以实现 O ( 1 ) \Omicron(1) O(1) 的更新操作,队列是没有办法实现 O ( 1 ) \Omicron(1) O(1) 的更新的,要实现,必须借助 unordered_map ,所以 unordered_map 必然要存放指向队列元素的指针;
- D(删除):unordered_map 可以在 O ( 1 ) \Omicron(1) O(1) 时间复杂度内删除,而队列要在 O ( 1 ) \Omicron(1) O(1) 时间复杂度内删除,考虑两种情况:
- 队列用数组实现:那只能把最后一个元素填充到要删除的元素的位置,然后删除末尾元素。但是只要就改变了序列的有序性,所以不能选用;
- 队列用链表实现:删除就是把对应结点删除,不会改变原来的有序性,且 unordered_map 中可以直接找到对应元素;考虑到链表删除需要待删除元素的前一个结点,所以链表要使用双链表;
- 确定数据结构为 unordered_map 和 双链表,unordered_map 用于实现 O ( 1 ) \Omicron(1) O(1) 复杂度的查找,双链表用于维持序列的有序性;双链表的头部存放最近最少使用的元素,尾部存放最近最多使用的元素,每次访问某个元素,就要把他移动到尾部,所以双链表还要可以在 O ( 1 ) \Omicron(1) O(1) 时间内访问到尾结点,可以考虑采用循环双链表;
- 考虑 LRU 的本质,我们需要的是一个按访问时间排序的键值序列,这个序列的 CRUD 都要在 O ( 1 ) \Omicron(1) O(1) 的时间复杂度完成;
- 具体思路:
- 数据结构采用 unordered_map 和 循环双链表;
- 编写更新结点函数 updateNode(M_ListNode* now),实现将结点移动到链表尾部;
- 对于尾结点,就不用移动了;
- 对于其他节点,先把该节点拆出来,然后拼接到链表尾部,也就是头结点的上一个结点;
- 对于构造函数 LRUCache(int capacity) ,存储容量和初始化空的循环双链表即可,创建一个头结点,不存放数据;
- 对于 get(int key) 函数,用 unordered_map 判断是否存在:
- 不存在返回 -1 ;
- 存在,则更新结点,调用 updateNode() 函数,然后返回对应的值;
- 对于 put(int key, int value) 函数,首先判断是新增还是更新:
- 新增:先判断容量是否满足:
- 不满足:修改循环双链表的头结点的下一个元素为新增元素,因为他是最近最少使用的;
- 满足:新增该元素;
- 然后然后调用 updateNode 更新该结点的次序;
- 更新:修改值,然后调用 updateNode 更新该结点的次序;
- 新增:先判断容量是否满足:
四、参考代码
时间复杂度: O ( 1 ) \Omicron(1) O(1)
空间复杂度: O ( n ) \Omicron(n) O(n)
cpp
typedef struct M_ListNode {
int key = 0;
int val;
M_ListNode *pre, *next;
M_ListNode() : val(0), pre(nullptr), next(nullptr) {}
M_ListNode(int x) : val(x), pre(nullptr), next(nullptr) {}
M_ListNode(int x, M_ListNode* next) : val(x), pre(nullptr), next(next) {}
M_ListNode(int x, int y, M_ListNode* pre, M_ListNode* next)
: key(x), val(y), pre(pre), next(next) {}
} M_ListNode;
class LRUCache {
public:
M_ListNode* head = new M_ListNode(); // 循环双链表
unordered_map<int, M_ListNode*> key_ptr; // key 和 存储 val 结点的指针
int capacity;
LRUCache(int capacity) {
this->capacity = capacity;
head->pre = head;
head->next = head;
}
void updateNode(M_ListNode* now) { // 将结点移动到链表尾部
if (now->next == head) // 尾结点不用移动
return;
now->pre->next = now->next;
now->next->pre = now->pre;
now->pre = head->pre;
now->next = head;
head->pre->next = now;
head->pre = now;
}
int get(int key) {
if (key_ptr.count(key) == 0)
return -1;
else {
updateNode(key_ptr[key]);
return key_ptr[key]->val;
}
}
void put(int key, int value) {
if (key_ptr.count(key) == 0) { // 新增
if (key_ptr.size() == capacity) { // 满了,替换旧的
key_ptr.erase(head->next->key);
head->next->key = key;
head->next->val = value;
} else { // 插入新的
M_ListNode* t = new M_ListNode(key, value, head, head->next); // 头插法
head->next->pre = t;
head->next = t;
}
key_ptr[key] = head->next;
updateNode(head->next);
} else { // 更新
key_ptr[key]->val = value;
updateNode(key_ptr[key]);
}
}
};
/**
* 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);
*/