面试150 LRU缓存

Alfred king2025-07-14 19:51

思路

这里我们使用collections中的OrderedDict去维护。因为它提供了一种有序的字典数据结构，它对比普通字典，OrderedDict会严格按照键值对的顺序插入顺序存储的书，即使在插入后修改已有的键，顺序也不会改变。并且它提供的over_to_end方法，可将指定键移动到字典的末尾(last=True)或开头（last=False),支持popitem(last=True）方法，按顺序弹出最后一个(last=True)或第一个(last=False)键值对

python 复制代码

class LRUCache:

    def __init__(self, capacity: int):
        self.cache=OrderedDict()
        self.capacity=capacity

    def get(self, key: int) -> int:
        if key not in self.cache:
            return -1
        self.cache.move_to_end(key)
        return self.cache[key]

    def put(self, key: int, value: int) -> None:
        if key in self.cache:
            self.cache.move_to_end(key)
        self.cache[key]=value
        if len(self.cache)>self.capacity:
            self.cache.popitem(last=False)

# Your LRUCache object will be instantiated and called as such:
# obj = LRUCache(capacity)
# param_1 = obj.get(key)
# obj.put(key,value)

特性	`OrderedDict`	Python 3.7+ 普通字典 (`dict`)
插入顺序保留	是	是
顺序敏感比较	是	否
`move_to_end()`	支持	不支持
内存占用	更高（维护双向链表）	更低
性能	略低（因额外维护顺序）	更高