Go 刷 LeetCode 系列:经典(1) LRU缓存机制
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) - 如果密钥不存在,则写入其数据值。当缓存容量达到上限时,它应该在写入新数据之前删除最近最少使用的数据值,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?
示例:
LRUCache cache = new LRUCache( 2 /* 缓存容量 */ );cache.put(1, 1);cache.put(2, 2);cache.get(1); // 返回 1cache.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 3cache.get(4); // 返回 4
解题思路:
1,存储和查找
看到题目要我们实现一个可以存储 key-value 形式数据的数据结构,并且可以记录最近访问的 key 值。首先想到的就是用字典来存储 key-value 结构,这样对于查找操作时间复杂度就是 O(1)O(1)。
但是因为字典本身是无序的,所以我们还需要一个类似于队列的结构来记录访问的先后顺序,这个队列需要支持如下几种操作:
在末尾加入一项
去除最前端一项
将队列中某一项移到末尾
首先考虑列表结构。
2,LRU的实现
利用双向链表实现
双向链表有一个特点就是它的链表是双路的,我们定义好头节点和尾节点,然后利用先进先出(FIFO),最近被放入的数据会最早被获取。其中主要涉及到添加、访问、修改、删除操作。首先是添加,如果是新元素,直接放在链表头上面,其他的元素顺序往下移动;访问的话,在头节点的可以不用管,如果是在中间位置或者尾巴,就要将数据移动到头节点;修改操作也一样,修改原值之后,再将数据移动到头部;删除的话,直接删除,其他元素顺序移动;
type LRUCache struct {capacity intlen inthashMap map[int]*Nodehead *Nodetail *Node}type Node struct{Prev *NodeNext *NodeVal intKey int}func Constructor(capacity int) LRUCache {m:=make(map[int]*Node)lru:= LRUCache{capacity:capacity,hashMap:m,head:&Node{},tail:&Node{}}lru.head.Next=lru.taillru.tail.Prev=lru.headreturn lru}func (this *LRUCache) Get(key int) int {if v,ok:=this.hashMap[key];ok{v.Prev.Next=v.Nextv.Next.Prev=v.Prevn:=this.head.Nextthis.head.Next=vv.Prev=this.headn.Prev=vv.Next=nreturn v.Val}return -1}func (this *LRUCache) Put(key int, value int) {if v,ok:=this.hashMap[key];ok{v.Prev.Next=v.Nextv.Next.Prev=v.Prevn:=this.head.Nextthis.head.Next=vv.Prev=this.headn.Prev=vv.Next=nv.Val=valuereturn}if this.len<this.capacity{this.len++node:=&Node{Val:value,Key:key,}this.hashMap[key]=noden:=this.head.Nextthis.head.Next=nodenode.Prev=this.headnode.Next=nn.Prev=node}else{t:=this.tail.Prevthis.tail.Prev.Prev.Next=this.tailthis.tail.Prev= this.tail.Prev.Prevt.Val=valuedelete(this.hashMap,t.Key)t.Key=keythis.hashMap[key]=thn:=this.head.Nextthis.head.Next=tt.Prev=this.headt.Next=hnhn.Prev=t}return}/*** Your LRUCache object will be instantiated and called as such:* obj := Constructor(capacity);* param_1 := obj.Get(key);* obj.Put(key,value);*/
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