2019-05-02 15:59:01 +08:00
|
|
|
|
# LeetCode 第 146 号问题:LRU缓存机制
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
> 本文首发于公众号「五分钟学算法」,是[图解 LeetCode ](<https://github.com/MisterBooo/LeetCodeAnimation>)系列文章之一。
|
|
|
|
|
>
|
|
|
|
|
> 个人网站:[https://www.cxyxiaowu.com](https://www.cxyxiaowu.com)
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
题目来源于 LeetCode 上第 146 号问题:LRU缓存机制。题目难度为 Hard,目前通过率为 15.8% 。
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
### 题目描述
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
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](https://baike.baidu.com/item/LRU)。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
|
|
|
|
|
```
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
### 题目解析
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
这道题是让我们实现一个 LRU 缓存器,LRU是Least Recently Used的简写,就是最近最少使用的意思。
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
这个缓存器主要有两个成员函数,get和put。
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
其中 get 函数是通过输入 key 来获得 value,如果成功获得后,这对 (key, value) 升至缓存器中最常用的位置(顶部),如果 key 不存在,则返回 -1 。
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
而 put 函数是插入一对新的 (key, value),如果原缓存器中有该 key,则需要先删除掉原有的,将新的插入到缓存器的顶部。如果不存在,则直接插入到顶部。
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
若加入新的值后缓存器超过了容量,则需要删掉一个最不常用的值,也就是底部的值。
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
具体实现时我们需要三个私有变量,cap , l 和 m,其中 cap 是缓存器的容量大小,l 是保存缓存器内容的列表,m 是 HashMap,保存关键值 key 和缓存器各项的迭代器之间映射,方便我们以 O(1) 的时间内找到目标项。
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
然后我们再来看 get 和 put 如何实现。
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
其中,get 相对简单些,我们在 m 中查找给定的key,若不存在直接返回 -1;如果存在则将此项移到顶部。
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
对于 put ,我们也是现在 m 中查找给定的 key,如果存在就删掉原有项,并在顶部插入新来项,然后判断是否溢出,若溢出则删掉底部项(最不常用项)。
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
### 动画描述
|
|
|
|
|
|
2019-11-14 11:00:28 +08:00
|
|
|
|
![](https://blog-1257126549.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com/blog/90896.gif)
|
2019-05-02 15:59:01 +08:00
|
|
|
|
|
|
|
|
|
### 代码实现
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
```c++
|
|
|
|
|
class LRUCache{
|
|
|
|
|
public:
|
|
|
|
|
LRUCache(int capacity) {
|
|
|
|
|
cap = capacity;
|
|
|
|
|
}
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
int get(int key) {
|
|
|
|
|
auto it = m.find(key);
|
|
|
|
|
if (it == m.end()) return -1;
|
|
|
|
|
l.splice(l.begin(), l, it->second);
|
|
|
|
|
return it->second->second;
|
|
|
|
|
}
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
void put(int key, int value) {
|
|
|
|
|
auto it = m.find(key);
|
|
|
|
|
if (it != m.end()) l.erase(it->second);
|
|
|
|
|
l.push_front(make_pair(key, value));
|
|
|
|
|
m[key] = l.begin();
|
|
|
|
|
if (m.size() > cap) {
|
|
|
|
|
int k = l.rbegin()->first;
|
|
|
|
|
l.pop_back();
|
|
|
|
|
m.erase(k);
|
|
|
|
|
}
|
|
|
|
|
}
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
private:
|
|
|
|
|
int cap;
|
|
|
|
|
list<pair<int, int>> l;
|
|
|
|
|
unordered_map<int, list<pair<int, int>>::iterator> m;
|
|
|
|
|
};
|
|
|
|
|
```
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
2019-11-14 11:00:28 +08:00
|
|
|
|
![](https://blog-1257126549.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com/blog/inind.png)
|