标签：一个 fir cal 容量 操作 返回 lse 缓存 插入
运用你所掌握的数据结构，设计和实现一个 LRU (最近最少使用) 缓存机制。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。
进阶:
你是否可以在 O(1) 时间复杂度内完成这两种操作？
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
思路：
只有链表才可以实现插入和删除操作在O(1)时间复杂度内完成，所以存储内容要用链表实现
实现O(1)时间复杂度内访问可以用unordered_map和vector，但是vector不是关联式容器，无法进行key和list关联，所以用unordered_map
class LRUCache { private: int capacity; list<pair<int,int>> ls;//只有链表才能实现插入和删除时间复杂度O(1)——实现存储功能 unordered_map<int,list<pair<int,int>>::iterator> hash;//哈希表实现，实现查找时间时间复杂度O(1)——实现查找功能 public: LRUCache(int _capacity):capacity(_capacity){} int get(int key) { if(hash.find(key)==hash.end()) return -1; //访问过后，要放到链表头部 int val=hash[key]->second;//取出list中的val ls.erase(hash[key]);//删除链表中的源节点 ls.push_front({key,val});//刚访问过的要放到链表头 hash[key]=ls.begin();//更新hash表 return val; } void put(int key, int value) { if(hash.find(key)!=hash.end())//在放入LRU前该值若存在，在hash和ls中删除相应的记录 { ls.erase(hash[key]); hash.erase(key); } else if(hash.size()>=capacity)//若容量已经到达上限，在hash和ls中删除最近最久没有访问的记录 { hash.erase(ls.back().first); ls.pop_back(); } ls.push_front({key,value}); hash[key]=ls.begin(); return ; } }; /** * 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); */
标签：一个 fir cal 容量 操作 返回 lse 缓存 插入
原文地址：https://www.cnblogs.com/tianzeng/p/11919787.html
