LeetCode刷题-设计

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目录

LeetCode146.LRU 缓存｜mid

一、题目

二、实现方法 

方法一：数组存储

方法二：单链表

方法三：双向链表+哈希表

三、可直接执行代码块

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LeetCode146.LRU 缓存｜mid 一、题目

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 *** 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。

示例：

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 *** 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 *** 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

1 <= capacity <= 3000

0 <= key <= 10000

0 <= value <= 105

最多调用 2 * 105 次 get 和 put

二、实现方法  方法一：数组存储

缺点：每一次都需要遍历数组修改标记

时间复杂度：O(n)

方法二：单链表

缺点：顺序访问链表

时间复杂度：O(n)

方法三：双向链表+哈希表

用hash表快速定位位置，

Get：在map里获取Node O(1)

Put：在map里看是否已存在，再去双链表 *** 作

时间复杂度：O(1)

q:为什么用双链表？

a:因为需要删除 *** 作，需要获取都前驱节点位置

三、可直接执行代码块

从node开始构建：

type Node struct {
	Val int
	Key int
	Next *Node
	Prev *Node
}

func initNode(key,value int) *Node {
	return &Node{
		Val: value,
		Key: key,
		Prev: nil,
		Next: nil,
	}
}

type DoublelinkedList struct {
	size int
	head,tail *Node
}

func initDoublelinkedList() *DoublelinkedList{
	dll:=&DoublelinkedList{
		size: 0,
		head: initNode(0,0),
		tail: initNode(0,0),
	}
	dll.tail.Prev=dll.head
	dll.head.Next=dll.tail
	return dll
}

func (this *DoublelinkedList)AddLast(x *Node){
	x.Prev=this.tail.Prev
	x.Next=this.tail
	this.tail.Prev.Next=x
	this.tail.Prev=x
	this.size++
}

func (this *DoublelinkedList)Remove(x *Node){
	x.Prev.Next=x.Next
	x.Next.Prev=x.Prev
	x.Next=nil
	x.Prev=nil
	this.size--
}

func (this *DoublelinkedList)RemoveFirst() *Node{
	if this.tail.Prev==this.head {
		return nil
	}
	node:=this.head.Next
	this.Remove(node)
	return node
}

type LRUCache struct {
	capacity int
	knmp map[int]*Node
	cache *DoublelinkedList
}

func Constructor(capacity int) LRUCache{
	return LRUCache{
		capacity: capacity,
		knmp: map[int]*Node{},
		cache: initDoublelinkedList(),
	}
}

func (this *LRUCache)Get(key int)int{
	node,exist:=this.knmp[key]
	if !exist{
		fmt.Println(-1)
		return -1
	}else{
		this.cache.Remove(node)
		this.cache.AddLast(node)
		fmt.Println(node.Val)
		return node.Val
	}
}

func (this *LRUCache)Put(key,value int){
	node,exist:=this.knmp[key]
	newNode:=initNode(key,value)
	if exist{
		this.cache.Remove(node)
		delete(this.knmp,key)
	}else{
		if this.cache.size==this.capacity{
			first:=this.cache.RemoveFirst()
			delete(this.knmp,first.Key)
		}
	}
	this.cache.AddLast(newNode)
	this.knmp[key]=newNode
}

func PrintDll(list *DoublelinkedList){
	node:=list.head.Next
	for node!=nil{
		fmt.Println(node.Val)
		node=node.Next
	}
}

func main()  {
	lRUCache:=Constructor(2)
	lRUCache.Put(1, 1); // 缓存是 {1=1}
	lRUCache.Put(2, 2); // 缓存是 {1=1, 2=2}
	// PrintDll(lRUCache.cache)
	lRUCache.Get(1);    // 返回 1
	lRUCache.Put(3, 3); // 该 *** 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 *** 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

}

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