题目-中等难度
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
示例:
提示:
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1. 链表
时间
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内存
75.66mb
击败 44.44%使用 Python 的用户
class DoubleLinkedNode:
def __init__(self, key=0,value=0):
self.key = key
self.value = value
self.prev = None
self.next = None
class LRUCache(object):
def __init__(self, capacity):
"""
:type capacity: int
"""
self.capacity = capacity
self.dic = {}
# 创建节点作为列表头
self.head = DoubleLinkedNode()
# 创建节点作为列表尾
self.tail = DoubleLinkedNode()
# 新建链表只有表头和表尾,让表头下一项为表尾
self.head.next = self.tail
# 让表尾前一项为表头,完成链表连接
self.tail.prev = self.head
self.l = 0
def get(self, key):
"""
:type key: int
:rtype: int
"""
# 如果key不存在于字典,返回-1
if key not in self.dic:
return -1
# 如果存在,获取节点
node = self.dic[key]
# 把节点移至头
self.moveToHead(node)
# 返回节点值
return node.value
def put(self, key, value):
"""
:type key: int
:type value: int
:rtype: None
"""
# 如果未在字典中
if key not in self.dic:
# 创建新节点
node = DoubleLinkedNode(key,value)
# 将节点添加至字典
self.dic[key] = node
# 将节点添加至头部
self.addToHead(node)
# 计数字典中节点个数
self.l += 1
# 如果数量超出容量
if self.l > self.capacity:
# 获取尾部节点
exNode = self.tail.prev
# 移除尾部节点
self.removeNode(exNode)
# 移除字典中的尾部节点
self.dic.pop(exNode.key)
# 字典节点数-1
self.l -= 1
# 如果存在于字典
else:
# 获取原先存在的节点
node = self.dic[key]
# 更新节点值
node.value = value
# 更新过后移到链表头
self.moveToHead(node)
def addToHead(self, node):
# node在self.head后面
node.prev = self.head
# node在self.head下一个节点的前面
node.next = self.head.next
# self.head和它下一个节点中间插入node节点
self.head.next.prev = node
# 让node成为self.head下一个节点
self.head.next = node
def removeNode(self, node):
# 让节点前一项的next存储节点下一项的地址
node.prev.next = node.next
# 节点的下一项的prev存储节点前一项的地址,删除了节点并重新连接链表结构
node.next.prev = node.prev
def moveToHead(self, node):
# 移除原先的node
self.removeNode(node)
# 将node添加到链表头
self.addToHead(node)
# Your LRUCache object will be instantiated and called as such:
# obj = LRUCache(capacity)
# param_1 = obj.get(key)
# obj.put(key,value)