LeetCode-146. LRU 缓存
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。
struct DLinkedNode{
int key,val;
DLinkedNode *prev;
DLinkedNode *next;
DLinkedNode() : key(0),val(0),prev(nullptr),next(nullptr){}
DLinkedNode(int key,int value) : key(key),val(value),prev(nullptr),next(nullptr){}
};
class LRUCache {
public:
LRUCache(int capacity) {
size = 0;
this->capacity = capacity;
head = new DLinkedNode;
tail = new DLinkedNode;
head->next = tail;
tail->prev = head;
}
int get(int key) {
if(keyToNode.count(key)){
DLinkedNode *node = keyToNode[key];
moveToHead(node);
return node->val;
}
else{
return -1;
}
}
void put(int key, int value) {
if(keyToNode.count(key)){//存在
DLinkedNode *node = keyToNode[key];
node->val = value;
moveToHead(node);
}
else{//不存在
DLinkedNode *node = new DLinkedNode(key,value);
addToHead(node);
keyToNode[key] = node;
size++;
if(size>capacity){
DLinkedNode* node = moveTail();
keyToNode.erase(node->key);
delete node;
node = nullptr;
size--;
}
}
}
void addToHead(DLinkedNode *node){
node->prev = head;
node->next = head->next;
head->next->prev = node;
head->next = node;
}
void moveToNode(DLinkedNode *node){
node->prev->next = node->next;
node->next->prev = node->prev;
}
void moveToHead(DLinkedNode *node){
moveToNode(node);
addToHead(node);
}
DLinkedNode* moveTail(){
DLinkedNode* node = tail->prev;
moveToNode(node);
return node;
}
private:
unordered_map<int,DLinkedNode*> keyToNode;
int size;
int capacity;
DLinkedNode *head;
DLinkedNode *tail;
};
/**
* 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);
*/
执行结果:
通过
执行用时:
356 ms, 在所有 C++ 提交中击败了91.72%的用户
内存消耗:
161.1 MB, 在所有 C++ 提交中击败了68.42%的用户
通过测试用例:
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