leetcode:146. LRU缓存机制

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。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。

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 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

思路分析:

这个最近最少使用的缓存机制,之前在学习操作系统时了解过。需要在O(n)时间复杂度能完成写入数据和获取数据。考虑用hash,由于要维护的缓存是需要对于最新输入的结点将其移动到开头,数组做移动操作需要O(n),所以用链表来存储这个缓存,可以保证插入和删除操作的O(1)时间内。再利用一个map来存储出现过的结点,可以在O(1)时间内找到出现过的结点并更新。但这里需要在找到这个结点的同时,找到其在缓存中的位置,方便做插入删除,因此这个map<int, list>, 即将这个结点的对应指针作为值保存。这里注意用到的map中的list是一个iterator,方便直接调用begin和end函数。

代码:

 1 class LRUCache {
 2 public:
 3     LRUCache(int capacity): capacity(capacity) {}
 4     
 5     int get(int key) {
 6         if(pos.find(key) != pos.end())
 7         {
 8             put(key, pos[key]->second);
 9             return pos[key]->second;
10         }
11         return -1;
12     }
13     
14     void put(int key, int value) {
15         if(pos.find(key) != pos.end())
16         {
17             recent.erase(pos[key]);
18         }
19         else
20         {
21             if(recent.size() >= capacity)
22             {
23                 pos.erase(recent.back().first);
24                 recent.pop_back();
25             }
26         }
27         recent.push_front({key, value});
28         pos[key] = recent.begin();
29     }
30 private:
31     int capacity;
32     list<pair<int, int>> recent;
33     unordered_map<int, list<pair<int, int>>::iterator> pos;
34 };
35 
36 /**
37  * Your LRUCache object will be instantiated and called as such:
38  * LRUCache* obj = new LRUCache(capacity);
39  * int param_1 = obj->get(key);
40  * obj->put(key,value);
41  */

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