建立企业网站的目的和意义,建站之星和凡科建站哪个系统好,内销网站要怎么做,latex wordpress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;否则返回 -…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官方题解
哈希表 双向链表
详见
作者力扣官方题解 链接https://leetcode.cn/problems/lru-cache/solutions/259678/lruhuan-cun-ji-zhi-by-leetcode-solution/ 来源力扣LeetCode 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权非商业转载请注明出处。 代码
struct DLinkedNode{int key,value;DLinkedNode * prev;DLinkedNode * next;DLinkedNode(): key(0),value(0),prev(nullptr),next(nullptr){};DLinkedNode(int _key,int _value):key(_key),value(_value),prev(nullptr),next(nullptr){};
};class LRUCache {
private:unordered_mapint,DLinkedNode* cache;DLinkedNode * head;DLinkedNode * tail;int size;int capacity;public:LRUCache(int _capacity):capacity(_capacity),size(0){head new DLinkedNode;tail new DLinkedNode;head-next tail;tail-prev head;}int get(int key) {if (!cache.count(key)){return -1;}DLinkedNode * node cache[key];moveToHead(node);return node-value;}void put(int key, int value) {if(!cache.count(key)){DLinkedNode * node new DLinkedNode(key,value);cache[key] node;addToHead(node);size;if (size capacity){DLinkedNode * removed removeTail();cache.erase(removed-key);delete removed;--size;}}else{DLinkedNode * node cache[key];node - value value;moveToHead(node);}}void addToHead(DLinkedNode * node){node - prev head;node-next head-next;head-next-prev node;head-next node;}void removeNode(DLinkedNode * node){node-prev-next node-next;node-next-prev node-prev;}void moveToHead(DLinkedNode * node){removeNode(node);addToHead(node);}DLinkedNode * removeTail(){DLinkedNode * node tail-prev;removeNode(node);return node;}
};/*** 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);*/
