LeetCode No.146 | StriveZs的博客

LeetCode No.146

LeetCode第146题—LRU缓存机制

回家休息几天,搬宿舍心累。再回实验室就开始好好科研了!!!

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题目描述

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 。
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) 如果关键字已经存在,则变更其数据值;如果关键字不存在,则插入该组「关键字-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。

进阶:你是否可以在 O(1) 时间复杂度内完成这两种操作?

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示例:

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:

1 <= capacity <= 3000
0 <= key <= 10000
0 <= value <= 105
最多调用 2 * 105get 和 put

LRU缓存机制介绍

LRU:最近最少使用缓存机制

其设计的原则依据:如果一个数据在最近一段时间没有被访问到,那么在将来它被访问的可能性也很小。也就是说,当限定的空间已存满数据时,应当把最久没有被访问到的数据淘汰。
假定系统为某进程分配了3个物理块,进程运行时的页面走向为 7 0 1 2 0 3 0 4,开始时3个物理块均为空,那么LRU算法是如下工作的:

figure.1

代码

自己写的

效率和内存差了点,但是自己纯手工写的。QAQ
核心思想就是通过使用双向链表和字典来存储内容。

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class LRUCache(object):
"""
LRU 最近最少使用缓存机制:
["LRUCache", "put", "put", "get", "put", "get", "put", "get", "get", "get"]
[[2], [1, 1], [2, 2], [1], [3, 3], [2], [4, 4], [1], [3], [4]]
对上面例子分析:
1. LRUCache 2 表示:创建一个容量为2的LRU缓存
2. put表示执行put操作,把1放到LRU中,并设置它的使用次数为1 其他所有数值的使用次数-1
3. put 2,2表示:把2放到LRU中,并设置它的使用次数为1 其他所有数值的使用次数-1
4. get 1表示使用一次LRU中的1,并将它的使用次数+1 其他所有数值的使用次数-1
5. put 3,3表示:把3放入到LRU中,因为LRU已经满了,因此需要将使用次数最小的那个值(2)置换出来,把3放进入 其他所有数值的使用次数-1

使用字典来存储key-value
使用list作为双端链表来存储使用次数
"""
def __init__(self, capacity):
"""
:type capacity: int
"""
self.length = capacity
self.lru_cache = [] # 双端链表,头部表示最新使用的节点,尾部是最久没使用的节点
self.key_value = dict()

def get(self, key):
"""
:type key: int
:rtype: int
"""
if key not in self.key_value.keys():
return -1
else:
# 如果能够获取,将访问的node放置于链表最前头
self.lru_cache.remove(key)
self.lru_cache.insert(0,key) # 置于链表头部
return self.key_value[key]

def put(self, key, value):
"""
:type key: int
:type value: int
:rtype: None
"""
if key in self.key_value.keys():
self.key_value[key] = value # 更新
# 如果能够获取,将访问的node放置于链表最前头
self.lru_cache.remove(key)
self.lru_cache.insert(0, key) # 置于链表头部
else:
if len(self.key_value) < self.length:
self.lru_cache.insert(0, key) # 置于链表头部
self.key_value[key] = value
else:
# 链表末尾元素出链表
rm_key = self.lru_cache[-1]
self.lru_cache.pop()
self.key_value.pop(rm_key)

# 添加新的元素
self.lru_cache.insert(0, key) # 置于链表头部
self.key_value[key] = value

if __name__ == '__main__':
t1 = ["LRUCache","get","put","get","put","put","get","get"]

t2 = [[2],[2],[2,6],[1],[1,5],[1,2],[1],[2]]
t = None
for i in range(len(t1)):
if t1[i] == 'LRUCache':
t = LRUCache(t2[i][0])
print('None')
elif t1[i] == 'put':
print(t.put(t2[i][0], t2[i][1]))
elif t1[i] == 'get':
print(t.get(t2[i][0]))
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