LeetCode-460、LFU缓存-困难
请你为 最不经常使用（LFU）缓存算法设计并实现数据结构。它应该支持以下操作：get 和 put。
get(key) - 如果键存在于缓存中，则获取键的值（总是正数），否则返回 -1。
put(key, value) - 如果键不存在，请设置或插入值。当缓存达到其容量时，则应该在插入新项之前，使最不经常使用的项无效。在此问题中，当存在平局（即两个或更多个键具有相同使用频率）时，应该去除 最近 最少使用的键。
「项的使用次数」就是自插入该项以来对其调用 get 和 put 函数的次数之和。使用次数会在对应项被移除后置为 0 。
进阶：
你是否可以在 O(1) 时间复杂度内执行两项操作？
示例：
LFUCache cache = new LFUCache( 2 /* capacity (缓存容量) */ );
cache.put(1, 1);
cache.put(2, 2);
cache.get(1); // 返回 1
cache.put(3, 3); // 去除 key 2
cache.get(2); // 返回 -1 (未找到key 2)
cache.get(3); // 返回 3
cache.put(4, 4); // 去除 key 1
cache.get(1); // 返回 -1 (未找到 key 1)
cache.get(3); // 返回 3
cache.get(4); // 返回 4代码： LFU缓存
class Node:
def __init__(self, key, val, pre=None, nex=None, freq=0):
self.pre = pre
self.nex = nex
self.freq = freq
self.val = val
self.key = key
def insert(self, nex):
nex.pre = self
nex.nex = self.nex
self.nex.pre = nex
self.nex = nex
def create_linked_list():
head = Node(0, 0)
tail = Node(0, 0)
head.nex = tail
tail.pre = head
return (head, tail)
class LFUCache:
def __init__(self, capacity: int):
self.capacity = capacity
self.size = 0
self.minFreq = 0
self.freqMap = collections.defaultdict(create_linked_list)
self.keyMap = {}
def delete(self, node):
if node.pre:
node.pre.nex = node.nex
node.nex.pre = node.pre
if node.pre is self.freqMap[node.freq][0] and node.nex is self.freqMap[node.freq][-1]:
self.freqMap.pop(node.freq)
return node.key
def increase(self, node):
node.freq += 1
self.delete(node)
self.freqMap[node.freq][-1].pre.insert(node)
if node.freq == 1:
self.minFreq = 1
elif self.minFreq == node.freq - 1:
head, tail = self.freqMap[node.freq - 1]
if head.nex is tail:
self.minFreq = node.freq
def get(self, key: int) -> int:
if key in self.keyMap:
self.increase(self.keyMap[key])
return self.keyMap[key].val
return -1
def put(self, key: int, value: int) -> None:
if self.capacity != 0:
if key in self.keyMap:
node = self.keyMap[key]
node.val = value
else:
node = Node(key, value)
self.keyMap[key] = node
self.size += 1
if self.size > self.capacity:
self.size -= 1
deleted = self.delete(self.freqMap[self.minFreq][0].nex)
self.keyMap.pop(deleted)
self.increase(node)
# Your LFUCache object will be instantiated and called as such:
# obj = LFUCache(capacity)
# param_1 = obj.get(key)
# obj.put(key,value)
