面试题 16.25. LRU 缓存
设计和构建一个“最近最少使用”缓存，该缓存会删除最近最少使用的项目。缓存应该从键映射到值(允许你插入和检索特定键对应的值)，并在初始化时指定最大容量。当缓存被填满时，它应该删除最近最少使用的项目。
它应该支持以下操作： 获取数据 get 和 写入数据 put 。
获取数据 get(key) - 如果密钥 (key) 存在于缓存中，则获取密钥的值（总是正数），否则返回 -1。
写入数据 put(key, value) - 如果密钥不存在，则写入其数据值。当缓存容量达到上限时，它应该在写入新数据之前删除最近最少使用的数据值，从而为新的数据值留出空间。
示例:
LRUCache cache = new LRUCache( 2 /* 缓存容量 */ ); cache.put(1, 1); cache.put(2, 2); cache.get(1); // 返回 1 cache.put(3, 3); // 该操作会使得密钥 2 作废 cache.get(2); // 返回 -1 (未找到) cache.put(4, 4); // 该操作会使得密钥 1 作废 cache.get(1); // 返回 -1 (未找到) cache.get(3); // 返回 3 cache.get(4); // 返回 4
原站题解
golang 解法, 执行用时: 84 ms, 内存消耗: 11.6 MB, 提交时间: 2022-11-30 20:59:08
type LRUCache struct {
size int
capacity int
cache map[int]*DLinkedNode
head, tail *DLinkedNode
}
type DLinkedNode struct {
key, value int
prev, next *DLinkedNode
}
func initDLinkedNode(key, value int) *DLinkedNode {
return &DLinkedNode{
key: key,
value: value,
}
}
func Constructor(capacity int) LRUCache {
l := LRUCache{
cache: map[int]*DLinkedNode{},
head: initDLinkedNode(0, 0),
tail: initDLinkedNode(0, 0),
capacity: capacity,
}
l.head.next = l.tail
l.tail.prev = l.head
return l
}
func (this *LRUCache) Get(key int) int {
if _, ok := this.cache[key]; !ok {
return -1
}
node := this.cache[key]
this.moveToHead(node)
return node.value
}
func (this *LRUCache) Put(key int, value int) {
if _, ok := this.cache[key]; !ok {
node := initDLinkedNode(key, value)
this.cache[key] = node
this.addToHead(node)
this.size++
if this.size > this.capacity {
removed := this.removeTail()
delete(this.cache, removed.key)
this.size--
}
} else {
node := this.cache[key]
node.value = value
this.moveToHead(node)
}
}
func (this *LRUCache) addToHead(node *DLinkedNode) {
node.prev = this.head
node.next = this.head.next
this.head.next.prev = node
this.head.next = node
}
func (this *LRUCache) removeNode(node *DLinkedNode) {
node.prev.next = node.next
node.next.prev = node.prev
}
func (this *LRUCache) moveToHead(node *DLinkedNode) {
this.removeNode(node)
this.addToHead(node)
}
func (this *LRUCache) removeTail() *DLinkedNode {
node := this.tail.prev
this.removeNode(node)
return node
}
/**
* Your LRUCache object will be instantiated and called as such:
* obj := Constructor(capacity);
* param_1 := obj.Get(key);
* obj.Put(key,value);
*/
python3 解法, 执行用时: 136 ms, 内存消耗: 24.1 MB, 提交时间: 2022-11-30 20:58:47
class DLinkedNode:
def __init__(self, key=0, value=0):
self.key = key
self.value = value
self.prev = None
self.next = None
class LRUCache:
def __init__(self, capacity: int):
self.cache = dict()
# 使用伪头部和伪尾部节点
self.head = DLinkedNode()
self.tail = DLinkedNode()
self.head.next = self.tail
self.tail.prev = self.head
self.capacity = capacity
self.size = 0
def get(self, key: int) -> int:
if key not in self.cache:
return -1
# 如果 key 存在，先通过哈希表定位，再移到头部
node = self.cache[key]
self.moveToHead(node)
return node.value
def put(self, key: int, value: int) -> None:
if key not in self.cache:
# 如果 key 不存在，创建一个新的节点
node = DLinkedNode(key, value)
# 添加进哈希表
self.cache[key] = node
# 添加至双向链表的头部
self.addToHead(node)
self.size += 1
if self.size > self.capacity:
# 如果超出容量，删除双向链表的尾部节点
removed = self.removeTail()
# 删除哈希表中对应的项
self.cache.pop(removed.key)
self.size -= 1
else:
# 如果 key 存在，先通过哈希表定位，再修改 value，并移到头部
node = self.cache[key]
node.value = value
self.moveToHead(node)
def addToHead(self, node):
node.prev = self.head
node.next = self.head.next
self.head.next.prev = node
self.head.next = node
def removeNode(self, node):
node.prev.next = node.next
node.next.prev = node.prev
def moveToHead(self, node):
self.removeNode(node)
self.addToHead(node)
def removeTail(self):
node = self.tail.prev
self.removeNode(node)
return node
# Your LRUCache object will be instantiated and called as such:
# obj = LRUCache(capacity)
# param_1 = obj.get(key)
# obj.put(key,value)
java 解法, 执行用时: 21 ms, 内存消耗: 49 MB, 提交时间: 2022-11-30 20:58:06
public class LRUCache {
class DLinkedNode {
int key;
int value;
DLinkedNode prev;
DLinkedNode next;
public DLinkedNode() {}
public DLinkedNode(int _key, int _value) {key = _key; value = _value;}
}
private Map<Integer, DLinkedNode> cache = new HashMap<Integer, DLinkedNode>();
private int size;
private int capacity;
private DLinkedNode head, tail;
public LRUCache(int capacity) {
this.size = 0;
this.capacity = capacity;
// 使用伪头部和伪尾部节点
head = new DLinkedNode();
tail = new DLinkedNode();
head.next = tail;
tail.prev = head;
}
public int get(int key) {
DLinkedNode node = cache.get(key);
if (node == null) {
return -1;
}
// 如果 key 存在，先通过哈希表定位，再移到头部
moveToHead(node);
return node.value;
}
public void put(int key, int value) {
DLinkedNode node = cache.get(key);
if (node == null) {
// 如果 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);
// 添加至双向链表的头部
addToHead(newNode);
++size;
if (size > capacity) {
// 如果超出容量，删除双向链表的尾部节点
DLinkedNode tail = removeTail();
// 删除哈希表中对应的项
cache.remove(tail.key);
--size;
}
}
else {
// 如果 key 存在，先通过哈希表定位，再修改 value，并移到头部
node.value = value;
moveToHead(node);
}
}
private void addToHead(DLinkedNode node) {
node.prev = head;
node.next = head.next;
head.next.prev = node;
head.next = node;
}
private void removeNode(DLinkedNode node) {
node.prev.next = node.next;
node.next.prev = node.prev;
}
private void moveToHead(DLinkedNode node) {
removeNode(node);
addToHead(node);
}
private DLinkedNode removeTail() {
DLinkedNode res = tail.prev;
removeNode(res);
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);
*/
java 解法, 执行用时: 20 ms, 内存消耗: 49.1 MB, 提交时间: 2022-11-30 20:57:27
class LRUCache extends LinkedHashMap<Integer, Integer>{
private int capacity;
public LRUCache(int capacity) {
super(capacity, 0.75F, true);
this.capacity = capacity;
}
public int get(int key) {
return super.getOrDefault(key, -1);
}
public void put(int key, int value) {
super.put(key, value);
}
@Override
protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry<Integer, Integer> eldest) {
return size() > capacity;
}
}
/**
* 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);
*/
python3 解法, 执行用时: 124 ms, 内存消耗: 23.5 MB, 提交时间: 2022-11-30 20:57:03
class LRUCache(collections.OrderedDict):
def __init__(self, capacity: int):
super().__init__()
self.capacity = capacity
def get(self, key: int) -> int:
if key not in self:
return -1
self.move_to_end(key)
return self[key]
def put(self, key: int, value: int) -> None:
if key in self:
self.move_to_end(key)
self[key] = value
if len(self) > self.capacity:
self.popitem(last=False)
# Your LRUCache object will be instantiated and called as such:
# obj = LRUCache(capacity)
# param_1 = obj.get(key)
# obj.put(key,value)