LeetCode 146. LRU 缓存

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感谢博主题解点拨思路：LeetCode 0146. LRU 缓存：双向链表 + 哈希-CSDN博客

题目描述

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。

样例1：

输入

["LRUCache", "put", "put", "get", "put", "get", "put", "get", "get", "get"]
[[2], [1, 1], [2, 2], [1], [3, 3], [2], [4, 4], [1], [3], [4]]

输出

[null, null, null, 1, null, -1, null, -1, 3, 4]

解释

LRUCache lRUCache = new LRUCache(2);
lRUCache.put(1, 1); // 缓存是 {1=1}
lRUCache.put(2, 2); // 缓存是 {1=1, 2=2}
lRUCache.get(1);    // 返回 1
lRUCache.put(3, 3); // 该操作会使得关键字 2 作废，缓存是 {1=1, 3=3}
lRUCache.get(2);    // 返回 -1 (未找到)
lRUCache.put(4, 4); // 该操作会使得关键字 1 作废，缓存是 {4=4, 3=3}
lRUCache.get(1);    // 返回 -1 (未找到)
lRUCache.get(3);    // 返回 3
lRUCache.get(4);    // 返回 4

Tag

双向链表 哈希表

题目分析

LRU算法需要维护最久未使用的关键字，题目要求put和get都是O(1)复杂度，所使用的数据结构需要O(1)查询到关键字所在位置，并将位置调整到最近使用，同时给出关键字需要O(1)时间内得到value值。

思路

get中查询value做到O(1)比较容易,可以使用哈希表实现（此题使用map）。

put中在O(1)时间内使新加入元素调整到最近使用很多数据结构都能做到，诸如链表插头（尾）、队列入队、入栈等，调整节点位置包括找到节点位置+移动节点，O(1)调整位置直接用这些数据结构则不行。因此我们采用map的方式存储，根据关键字直接查到链表节点的地址，从而根据地址可以直接对节点进行操作。

设计链表头结点为最近使用，尾节点为最久未使用。节点位置在O(1)时间内找到后，需要将节点从原位置调整至队首，同时超过缓存容量还要删除节点（队尾元素）。使用单链表可以做到移动节点，但无法快速删除尾节点，而使用双向链表删除尾节点后，可以根据指向前一个节点的prev指针将前一个节点设为尾节点，下次溢出时可以快速删除。

C++代码

class node{
public:
    node *prev,*next;
    int key;
    int value;
    node(node *prev,node *next,int key,int value)
    {
        this->key = key;
        this->value = value;
        this->prev = prev;
        this->next = next;
    }
 
};
 
class LRUCache {
private:
    int capacity;
    unordered_map<int,node*> mp;//node*:节点指针，存储链表中某个节点地址
    node *head,*tail;
 
public:
    LRUCache(int capacity) {
        this->capacity = capacity;
        head = new node(nullptr,nullptr,0,0);
        tail = new node(head,nullptr,0,0);
        head->next = tail;
    }
    
    void adjust(node* temp) //将node移动到队首
    {
        temp->next = head->next;
        temp->prev = head;
        head->next = temp;
        temp->next->prev = temp;
    }
 
    int get(int key) {
        if(mp.count(key)){
            node* move = mp[key];
            /*删除节点*/
            move->prev->next = move->next;
            move->next->prev = move->prev;
            adjust(move);
            return mp[key]->value;
        }
        return -1;
    }
    
    void put(int key, int value) {
        if(mp.count(key)){
            node* temp = mp[key];
            mp[key]->value = value;//改值
            //删节点
            temp->prev->next = temp->next;
            temp->next->prev = temp->prev;
            adjust(temp);//调位置
        }else{
            node* newnode = new node(head,head->next,key,value);
            head->next->prev = newnode;
            head->next = newnode;
            mp[key] = newnode;
        }
        if(mp.size()>capacity){
            node* del = tail->prev;
            tail->prev = del->prev;
            del->prev->next = tail;
            mp.erase(del->key);
        }
    }
};
 
/**
 * 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);
 */

Debug

以下是我自己本地debug时用的代码

 
int main()
{
    freopen("stdin.txt","r",stdin);
    string op;
    LRUCache* obj = nullptr;
    while(cin>>op){
        if(op=="cache"){
            int capacity;
            cin>>capacity;
            obj = new LRUCache(capacity);
            cout<<"null ";
        }else if(op == "get"){
            int key;
            cin>>key;
            cout<get(key)<<" ";
        }else{
            int key,value;
            cin>>key>>value;
            obj->put(key,value);
            cout<<"null ";
        }
    }
}

cache
2
put
1 1
put
2 2
get
1 
put
3 3
get
2
put
4 4
get
1
get
3
get
4