LeetCode每日一题5月25日 LeetCode146.LRU缓存机制

刺骨的言语ヽ痛彻心扉 2023-02-12 06:30 6阅读 0赞

## 问题描述： ##

运用你所掌握的数据结构，设计和实现一个  LRU (最近最少使用) 缓存机制。它应该支持以下操作： 获取数据 get 和 写入数据 put

获取数据 get(key) - 如果密钥 (key) 存在于缓存中，则获取密钥的值（总是正数），否则返回 -1。  
写入数据 put(key, value) - 如果密钥已经存在，则变更其数据值；如果密钥不存在，则插入该组「密钥/数据值」。当缓存容量达到上限时，它应该在写入新数据之前删除最久未使用的数据值，从而为新的数据值留出空间。

来源：力扣（LeetCode）  
链接：[https://leetcode-cn.com/problems/lru-cache][https_leetcode-cn.com_problems_lru-cache]

示例:

LRUCache cache = new LRUCache( 2 /* 缓存容量 */ );
    
    cache.put(1, 1);
    cache.put(2, 2);
    cache.get(1);       // 返回  1
    cache.put(3, 3);    // 该操作会使得密钥 2 作废
    cache.get(2);       // 返回 -1 (未找到)
    cache.put(4, 4);    // 该操作会使得密钥 1 作废
    cache.get(1);       // 返回 -1 (未找到)
    cache.get(3);       // 返回  3
    cache.get(4);       // 返回  4

## 解题思路： ##

本题首先要清楚什么是LRU缓存：

LRU 的全称是 Least Recently Used。也就是说我们认为最近使用过的数据应该是是「有用的」，很久都没用过的数据应该是无用的，内存满了就优先删那些很久没用过的数据。

这题我是看了大神的解法写的。

构建双向链表和unordered\_map

不过该双向链表中有key,value。俩个值。

双链表数据结构如下：

struct Node
    {
        int key;
        int value;
        Node* pre;
        Node* next;
        // 构造函数初始化
        Node(int key, int value){
            this->key = key;
            this->value = value;
            pre = nullptr;
            next = nullptr;
        }
    };

**哈希表定义为unordered\_map<int,Node\*> map。map中的key和map中的value，也就是Node节点中的key是相等的。**

**每次实现插入时，先查看map里面是否存在该元素，如果存在该元素，则将该元素移至表头**

**                             若不存在，且map空间小于额定缓存，直接将该元素插入表头，**

**                                 不存在，将链表尾端元素移除，该元素插入表头。**

**首先实现链表节点的插入表头和移出操作，时间复杂度都是O（1）**

void remove(Node* cur){
            if(cur==head) head=cur->next;
            else if(cur == tail) tail=cur->pre;
            else{
                cur->pre->next = cur->next;
                cur->next->pre = cur->pre;
            }
        }
        void setHead(Node* cur){
            cur->next = head;
            if(head!=nullptr){
                head->pre = cur;
            }
            head =cur;
            if(tail==nullptr){
                tail = head;
            }
        }

下面是完整代码，**unordered\_map<int,Node\*> 的查找是基于hashmap的，因此其find函数的时间复杂度为O(1)**

// 总的思想就是 哈希双向链表
    struct Node
    {
        int key;
        int value;
        Node* pre;
        Node* next;
        // 构造函数初始化
        Node(int key, int value){
            this->key = key;
            this->value = value;
            pre = nullptr;
            next = nullptr;
        }
    };
    
    class LRUCache {
    private:
        int size;
        Node* head;
        Node* tail;
        unordered_map<int,Node*> m;
    public:
        LRUCache(int capacity) {
           this->size = capacity;
           head = nullptr;
           tail = nullptr;
        }
        
        int get(int key) {
            if(m.count(key)){
                Node* cur = m[key];
                int value = cur->value;
                remove(cur);
                setHead(cur);
                return value;
            }
            return -1;
        }
        
        void put(int key, int value) {
            if(m.count(key)>0){
                Node* cur = m[key];
                cur->value = value;
                remove(cur);
                setHead(cur);
            }else{
                Node* node = new Node(key,value);
                if(m.size()>=size){
                    unordered_map<int,Node*>::iterator it = m.find(tail->key);
                    remove(tail);
                    m.erase(it);
                }
                setHead(node);
                m[key] = node;
            }
        }
        void remove(Node* cur){
            if(cur==head) head=cur->next;
            else if(cur == tail) tail=cur->pre;
            else{
                cur->pre->next = cur->next;
                cur->next->pre = cur->pre;
            }
        }
        void setHead(Node* cur){
            cur->next = head;
            if(head!=nullptr){
                head->pre = cur;
            }
            head =cur;
            if(tail==nullptr){
                tail = head;
            }
        }
    };
    
    /**
     * 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);
     */

[https_leetcode-cn.com_problems_lru-cache]: https://leetcode-cn.com/problems/lru-cache