leetcode热题Hot100——LRU缓存

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目录

一. 题目

1.题目描述

2.基础框架

3.原题链接

二.解题报告

代码详解


一. 题目

1.题目描述

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

样例输入

["LRUCache", "put", "put", "get", "put", "get", "put", "get", "get", "get"]
[[2], [1, 1], [2, 2], [1], [3, 3], [2], [4, 4], [1], [3], [4]]

样例输出

[null, null, null, 1, null, -1, null, -1, 3, 4]

2.基础框架

​

class LRUCache 
public:
    LRUCache(int capacity) 

    
    
    int get(int key) 

    
    
    void put(int key, int value) 

    
;


​

3.原题链接

LRU缓存

二.解题报告

思路:

该结构我们将设置为 双向链表+哈希表 的结构。

哈希表存储的 key-节点的地址,方便找到对应的节点。

双向链表中的节点存储的是 key-value 的值,该双向链表包含了 head节点 tail节点,head节点指向的是最近被使用过的节点(新插入,修改,返回值),tail节点指向的是最久未使用的节点。

void put(int key,int value)实现;

  • 如果key值在哈希表中找不到,则说明该key值的节点不存在,因此 我们需要将key值节点插入到head的后面

如下:新插入4-4的节点,通过哈希表发现,该key值不存在,说明key=4的节点不存在。

  • 如果key值在哈希表总找到了,则说明该key值的节点存在,因此我们去修改节点的value,并将修改的节点链接到后面,代表该节点最近被使用过。

如下:put(3,4);因为key=3节点已经存在,所以我们需要该节点的value进行修改。

首先通过哈希表找到该节点,修改后再将该节点放在head的后面,表示该节点最近被使用过。

 

  • 如果插入的节点的数量大于capacity,我们需要删除链表最后一个节点,也就是tail节点前面的节点,在将新节点插入到head节点的后面。

假设LRU的capacity为3,那么如果我们在插入一个key-value值为4,4,我们需要删除tail最后一个节点,因为它是最久没有被使用过的节点,然后将删除的节点在哈希表的映射关系。再将key=4的节点插入到head后面,如下

int get(value)函数

  • 如果key值在哈希表中找不到,直接返回-1。
  • 如果找到了,那么找到相对应的节点,并将该节点连接到head的后面,代表该节点最近是被使用过,然后再返回它的value值。

如下:查找key的值为2;

 我们将1节点和3节点互相连接,然后再将head与2节点互相连接,连接的时间复杂度为O(1).

总结:由于key-节点的地址存储在哈希表中,因此查找节点的时间复杂度是O(1),节点连接的过程也是O(1),删除节点是直接将tail前面的节点删除,因此时间复杂度也为O(1),因此,整个get()和put()的时间复杂度都是O(1).

代码详解

//设置Node节点类
class Node
 public:
    int _key;
    int _value;
    Node* prev=nullptr;
    Node* next=nullptr;
public:
    Node(int key=0,int value=0):_key(key),_value(value)
;
class LRUCache 
public:
    LRUCache(int capacity) 
        _capacity=capacity;
        head=new Node();
        tail=new Node();
        head->next=tail;
        tail->prev=head;
    
    
    int get(int key) 
        //该key值没有在LRU缓存中
        if(mp.count(key)==0)
            return -1;
        
        //该key值在LRU缓存中
        //找到该节点,连接前后节点
            Node* cur=mp[key]; 
            if(head->next==cur)
            return cur->_value;

            Node* next=cur->next;
            Node* prev=cur->prev;
            Node* headNext=head->next;


            next->prev=prev;
            prev->next=next;

            //将该节点与head互相连接
            head->next=cur;
            cur->prev=head;
             
            cur->next=headNext;
            headNext->prev=cur;
            return cur->_value;
        
    
    
    void put(int key, int value) 
        if(mp.count(key))
            //该节点存在,修改节点的value值
            Node* cur=mp[key];

            cur->_value=value;
            if(head->next==cur)
            return;
            Node* prev=cur->prev;
            Node* next=cur->next;
            Node* headNext=head->next;

            prev->next=next;
            next->prev=prev;

            head->next=cur;
            cur->prev=head;

            cur->next=headNext;
            headNext->prev=cur;
            return;
        else
            //不存在         
            if(size==_capacity)
                //如果LRU缓存满了,删除最后一个节点
                Node* prev=tail->prev;
                Node* pprev=prev->prev;
                pprev->next=tail;

                tail->prev=pprev;
                mp.erase(prev->_key);
                delete prev;
                prev=nullptr;
                size--;
            
            //创建新的节点,并将它连接在head的后面
            Node* cur=new Node(key,value);
            mp[key]=cur;

            Node* headNext=head->next;
            cur->prev=head;
            head->next=cur;

            cur->next=headNext;
            headNext->prev=cur;
            size++;
        
    
private:
    Node* head;//双向链表的头节点
    Node* tail;//双向链表的末尾节点
    unordered_map<int,Node*> mp;//哈希表
    int _capacity;//LRU的容量
    int size=0;//LRU中存在节点的个数
;

以上是关于leetcode热题Hot100——LRU缓存的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

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