请你设计并实现一个满足 LRU (最近最少使用) 缓存 约束的数据结构。
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 key 已经存在，则变更其数据值 value ；如果不存在，则向缓存中插入该组 key-value 。如果插入操作导致关键字数量超过 capacity ，则应该 逐出 最久未使用的关键字。
函数 get 和 put 必须以 O(1) 的平均时间复杂度运行。
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 <= 10(5)
最多调用 2 * 10(5) 次 get 和 put
使用哈希表+双向链表
哈希表直接获取key对于节点
双向链表方便获取需要删除的节点
可以用两个虚拟头节点和尾节点来减少nullptr的判断
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| class LRUCache {
private:
struct Node {
int key, val;
Node *pre, *next;
Node(int k = 0, int v = 0)
: key(k), val(v), pre(nullptr), next(nullptr) {}
};
int capacity;
unordered_map<int, Node *> um;
Node *head, *tail;
void removeNode(Node *node) {
node->pre->next = node->next;
node->next->pre = node->pre;
}
void addToHead(Node *node) {
node->next = head->next;
node->pre = head;
head->next->pre = node;
head->next = node;
}
void moveToHead(Node *node) {
removeNode(node);
addToHead(node);
}
public:
LRUCache(int capacity) : capacity(capacity) {
head = new Node();
tail = new Node();
head->next = tail;
tail->pre = head;
}
int get(int key) {
if (um.find(key) == um.end())
return -1;
Node *node = um[key];
moveToHead(node);
return node->val;
}
void put(int key, int value) {
if (um.find(key) != um.end()) {
Node *node = um[key];
node->val = value;
moveToHead(node);
} else {
if (um.size() == capacity) {
Node *removed = tail->pre;
um.erase(removed->key);
removeNode(removed);
delete removed;
}
Node *newNode = new Node(key, value);
um[key] = newNode;
addToHead(newNode);
}
}
};
|
