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  • 设计LRU缓存结构


    设计LRU(最近最少使用)缓存结构,该结构在构造时确定大小,假设大小为 capacity ,操作次数是 n ,并有如下功能:
    1. Solution(int capacity) 以正整数作为容量 capacity 初始化 LRU 缓存
    2. get(key):如果关键字 key 存在于缓存中,则返回key对应的value值,否则返回 -1 。
    3. set(key, value):将记录(key, value)插入该结构,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key-value的数量超过capacity,弹出最久未使用的key-value

    提示:
    1.某个key的set或get操作一旦发生,则认为这个key的记录成了最常使用的,然后都会刷新缓存。
    2.当缓存的大小超过capacity时,移除最不经常使用的记录。
    3.返回的value都以字符串形式表达,如果是set,则会输出"null"来表示(不需要用户返回,系统会自动输出),方便观察
    4.函数set和get必须以O(1)的方式运行
    5.为了方便区分缓存里key与value,下面说明的缓存里key用""号包裹

    1. class Solution
    2. {
    3. int cap;
    4. list<pair<int,int>> dataList;
    5. unordered_map<int,list<pair<int,int>>::iterator> um;
    6. public:
    7. Solution(int capacity)
    8. {
    9. cap=capacity;
    10. }
    11. int get(int key)
    12. {
    13. if(um.find(key)!=um.end())
    14. {
    15. int value=um[key]->second;
    16. dataList.erase(um[key]);
    17. dataList.push_front(make_pair(key,value));
    18. um[key]=dataList.begin();
    19. return value;
    20. }
    21. else
    22. {
    23. return -1;
    24. }
    25. }
    26. void set(int key, int value)
    27. {
    28. if(um.find(key)!=um.end())
    29. {
    30. dataList.erase(um[key]);
    31. }
    32. else if(um.size()==cap)
    33. {
    34. um.erase(dataList.back().first);
    35. dataList.pop_back();
    36. }
    37. dataList.push_front(make_pair(key,value));
    38. um[key]=dataList.begin();
    39. }
    40. };

    LRU缓存结构具有当最新get或者set后的数据需要在链表中重新设置优先级,即设置为活跃节点;主要利用list作为缓冲区,使用unordered_map可以进行更快地查找;当在链表中插入和删除节点时,也需要在unordered_map中对数据进行相应的更新。

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  • 原文地址:https://blog.csdn.net/m0_68224121/article/details/141093399
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