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LeetCode Hot100 LRU缓存

news 来源：原创 2024/9/20 5:33:09

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。

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

思路

双向链表维护头尾节点，用哈希表键值对寻找节点。

代码

class lrulist
{public:int val;int key;lrulist* next;lrulist* last;lrulist(int value, int k) : val(value), key(k), next(nullptr), last(nullptr){}
};
class LRUCache {
public:unordered_map<int, lrulist*> hashmap;lrulist* back;lrulist* front;int size;int cap;void push_front(int value, int key){lrulist* newnode = new lrulist(value, key);hashmap[key] = newnode;if(front){newnode->next = front;front->last = newnode;}elseback = newnode;front = newnode;++size;}void move(lrulist* node){if(node == front)return;if(back == node){back = back->last;if(back)back->next = nullptr;  }else{node->last->next = node->next;node->next->last = node->last; }node->next = front;if(front)front->last = node;front = node;}void del_node(lrulist* node){if(front == node){front = front->next;if(front)front->last = nullptr;}else if(back == node){back = back->last;if(back)back->next = nullptr;}hashmap.erase(node->key);--size;delete node;  }LRUCache(int capacity) : size(0), cap(capacity), front(nullptr), back(nullptr){}int get(int key) {if(hashmap.find(key) != hashmap.end()){move(hashmap[key]);return hashmap[key]->val;}elsereturn -1;}void put(int key, int value) {if(hashmap.find(key) == hashmap.end()){if(size == cap)del_node(back);push_front(value, key);}else{hashmap[key]->val = value;move(hashmap[key]);}}
};