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 keyToNode;
int size;
int capacity;
DlinkedNode *head;
DlinkedNode *tail;
};
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:
22 / 22



