leetcode热题Hot100——LRU缓存
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目录
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
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 和 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
《 LeetCode 热题 HOT 100》——无重复字符的最长子串