データ構造とアルゴリズムのインタビューの質問: LRU キャッシュを実装し、次の操作をサポートします: 値の取得、値の更新、キーと値のペアの削除、およびキーと値のペアの挿入
概要: 次の操作をサポートする LRU キャッシュを実装します: 値の取得、値の更新、キーと値のペアの削除、およびキーと値のペアの挿入
アルゴリズムのアイデア
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二重リンク リストを使用して各キーと値のペアを格納し、アクセス時間に従って早いものから遅いものまで順番に並べます。訪問したノードが遅いほど、二重リンク リストの先頭に近づきます。ここでは C++ のリスト テンプレート クラスが使用されます。
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ハッシュ テーブルを使用してキーと対応するノード ポインターを保存します。これは、C++ 標準ライブラリの unowned_map で実装できます。
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挿入、更新、削除の操作では、二重リンク リストとハッシュ テーブルを同時に変更する必要があります。
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キャッシュがいっぱいの場合は、新しいキーと値のペアを挿入する前に、最も最近使用されていないノードを二重リンク リストから削除し、対応するキーと値のペアをハッシュ テーブルから削除する必要があります。
- C++
#include <iostream>
#include <unordered_map>
#include <list>
using namespace std;
class LRUCache {
public:
LRUCache(int capacity) {
// 构造函数
cap = capacity; // 缓存容量
}
int get(int key) {
// 获取值操作
if (cache.count(key)) {
// 缓存命中
auto it = cache[key]; // 从哈希表中找到对应的迭代器
int val = it->second; // 取出键值对中的值
recent.erase(it); // 将访问过的键位于链表头部，将其删除
recent.push_front(key); // 将当前键放在链表头部
cache[key] = recent.begin(); // 更新键在双向链表中的对应迭代器位置
return val;
}
return -1; // 缓存未命中
}
void put(int key, int value) {
// 更新值操作
if (cache.count(key)) {
// 若键已存在，则替换其值
auto it = cache[key]; // 从哈希表中找到对应的迭代器
recent.erase(it); // 将访问过的键位于链表头部，将其删除
}
else if (recent.size() == cap) {
// 若链表已满，则删除最久未使用的键
int old_key = recent.back(); // 查找链表尾部的键值并保留
recent.pop_back(); // 删除链表尾部的键值对
cache.erase(old_key); // 从哈希表中删除对应的键
}
recent.push_front(key); // 将当前键放在链表头部
cache[key] = recent.begin(); // 更新键在双向链表中的对应迭代器位置
cache[key]->second = value; // 更新键值对中的值
}
private:
int cap;
unordered_map<int, list<int>::iterator> cache; // 哈希表，键为键值，值为双向链表中对应节点的迭代器
list<int> recent; // 双向链表，存储键值
};
int main() {
LRUCache lru_cache(2);
lru_cache.put(1, 1);
lru_cache.put(2, 2);
cout << lru_cache.get(1) << endl; // 查询键1，返回1，并将该键移动到链表头部
lru_cache.put(3, 3); // 插入键3，此时容量超出限制，删除最近最少使用的键2
cout << lru_cache.get(2) << endl; // 查询键2，未命中，返回-1
lru_cache.put(4, 4); // 插入键4，此时容量超出限制，删除最近最少使用的键1
cout << lru_cache.get(1) << endl; // 查询键1，未命中，返回-1
cout << lru_cache.get(3) << endl; // 查询键3，返回3，并将该键移动到链表头部
cout << lru_cache.get(4) << endl; // 查询键4，返回4，并将该键移动到链表头部
return 0;
}
- ジャワ
import java.util.*;
class LRUCache {
private int cap;
private Map<Integer, Integer> cache; // 哈希表，键为键值，值为对应的值
private Deque<Integer> recent; // 双向链表，存储键值
public LRUCache(int capacity) {
// 构造函数
cap = capacity; // 缓存容量
cache = new HashMap<>();
recent = new LinkedList<>();
}
public int get(int key) {
// 获取值操作
if (cache.containsKey(key)) {
// 缓存命中
recent.remove(key); // 移除双向链表中的键
recent.addFirst(key); // 将当前键放在链表头部
return cache.get(key); // 返回值
}
return -1; // 缓存未命中
}
public void put(int key, int value) {
// 更新值操作
if (cache.containsKey(key)) {
// 若键已存在，则替换其值
recent.remove(key); // 移除双向链表中的键
}
else if (recent.size() == cap) {
// 若链表已满，则删除最久未使用的键
int old_key = recent.removeLast(); // 查找链表尾部的键值并保留
cache.remove(old_key); // 从哈希表中删除对应的键值对
}
recent.addFirst(key); // 将当前键放在链表头部
cache.put(key, value); // 更新键值对中的值
}
}
public class Main {
public static void main(String[] args) {
LRUCache lru_cache = new LRUCache(2);
lru_cache.put(1, 1);
lru_cache.put(2, 2);
System.out.println(lru_cache.get(1)); // 查询键1，返回1，并将该键移动到链表头部
lru_cache.put(3, 3); // 插入键3，此时容量超出限制，删除最近最少使用的键2
System.out.println(lru_cache.get(2)); // 查询键2，未命中，返回-1
lru_cache.put(4, 4); // 插入键4，此时容量超出限制，删除最近最少使用的键1
System.out.println(lru_cache.get(1)); // 查询键1，未命中，返回-1
System.out.println(lru_cache.get(3)); // 查询键3，返回3，并将该键移动到链表头部
System.out.println(lru_cache.get(4)); // 查询键4，返回4，并将该键移动到链表头部
}
}