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LeetCode 第 146 号问题:LRU缓存机制
本文首发于公众号「图解面试算法」,是 图解 LeetCode 系列文章之一。
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。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
代码实现
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;
};