没有备案的网站,新邱建设网站,wordpress首页轮播,wordpress加速之gzip题目
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#xff1a;
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#xff0c;则返回关键字的值#xff0c;否则…题目
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 {11}
lRUCache.put(2, 2); // 缓存是 {11, 22}
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 {11, 33}
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 {44, 33}
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 30000 key 100000 value 10^5最多调用 2 * 10^5 次 get 和 put 解答
源代码
class LRUCache {// 设计一个双向链表节点class DLinkedNode {int key;int value;DLinkedNode pre;DLinkedNode next;public DLinkedNode() {};public DLinkedNode(int key, int value) {this.key key;this.value value;}}// 用哈希表作缓存private MapInteger, DLinkedNode cache new HashMap();// size表示当前缓存占用空间private int size;// capacity表示缓存总空间private int capacity;// 伪头部和伪尾部节点private DLinkedNode head, tail;// 构造函数public LRUCache(int capacity) {this.size 0;this.capacity capacity;head new DLinkedNode();tail new DLinkedNode();head.next tail;tail.pre head;}public int get(int key) {DLinkedNode node cache.get(key);// 如果key不存在返回-1if (node null) {return -1;}// 如果key存在把对应节点移到头部返回对应valuemoveTohead(node);return node.value;}public void put(int key, int value) {DLinkedNode node cache.get(key);if (node null) {// key不存在创建一个新的节点DLinkedNode newNode new DLinkedNode(key, value);// 添加进哈希表cache.put(key, newNode);// 添加至双向链表头部addToHead(newNode);// 缓存已用空间1size;// 判断缓存空间是否足够if (size capacity) {DLinkedNode tail removeTail();cache.remove(tail.key);size--;}} else {// key存在则更新value将对应节点移到头部node.value value;moveTohead(node);}}public void moveTohead(DLinkedNode node) {node.pre.next node.next;node.next.pre node.pre;addToHead(node);}public void addToHead(DLinkedNode node) {node.pre head;node.next head.next;head.next node;node.next.pre node;}public DLinkedNode removeTail() {DLinkedNode res tail.pre;tail.pre res.pre;res.pre.next tail;return res;}
}/*** Your LRUCache object will be instantiated and called as such:* LRUCache obj new LRUCache(capacity);* int param_1 obj.get(key);* obj.put(key,value);*/
总结
以前没做过这种通过程序实现一个机制的今天对着题解也算是写着感受了一遍是个什么流程希望下次能试着自己写下来。
