tag:
- Hard;
question:
??Design and implement a data structure for Least Recently Used (LRU) cache. It should support the following operations: get and put.
-
get(key)- Get the value (will always be positive) of the key if the key exists in the cache, otherwise return -1. -
put(key, value)- Set or insert the value if the key is not already present. When the cache reached its capacity, it should invalidate the least recently used item before inserting a new item.
The cache is initialized with a positive capacity.
Follow up:
Could you do both operations in O(1) time complexity?
Example:
LRUCache cache = new LRUCache( 2 /* capacity */ );
cache.put(1, 1);
cache.put(2, 2);
cache.get(1); // returns 1
cache.put(3, 3); // evicts key 2
cache.get(2); // returns -1 (not found)
cache.put(4, 4); // evicts key 1
cache.get(1); // returns -1 (not found)
cache.get(3); // returns 3
cache.get(4); // returns 4</pre>
思路：
??這道題讓我們實現(xiàn)一個LRU緩存器，LRU是Least Recently Used的簡寫朵你，就是最近最少使用的意思各聘。那么這個緩存器主要有兩個成員函數(shù)，get和put抡医，其中get函數(shù)是通過輸入key來獲得value躲因，如果成功獲得后，這對(key, value)升至緩存器中最常用的位置（頂部）忌傻，如果key不存在大脉，則返回-1。而put函數(shù)是插入一對新的(key, value)水孩，如果原緩存器中有該key镰矿，則需要先刪除掉原有的，將新的插入到緩存器的頂部俘种。如果不存在秤标，則直接插入到頂部。若加入新的值后緩存器超過了容量宙刘，則需要刪掉一個最不常用的值苍姜，也就是底部的值。具體實現(xiàn)時我們需要三個私有變量悬包，cap, l和m衙猪，其中cap是緩存器的容量大小，l是保存緩存器內(nèi)容的列表布近，m是HashMap垫释，保存關鍵值key和緩存器各項的迭代器之間映射，方便我們以O(1)的時間內(nèi)找到目標項撑瞧。
??然后我們再來看get和put如何實現(xiàn)棵譬，get相對簡單些，我們在HashMap中查找給定的key季蚂，若不存在直接返回-1茫船。如果存在則將此項移到頂部，這里我們使用C++ STL中的函數(shù) splice 扭屁，專門移動鏈表中的一個或若干個結(jié)點到某個特定的位置算谈，這里我們就只移動key對應的迭代器到列表的開頭，然后返回value料滥。這里再解釋一下為啥HashMap不用更新然眼，因為HashMap的建立的是關鍵值key和緩存列表中的迭代器之間的映射，get函數(shù)是查詢函數(shù)葵腹，如果關鍵值key不在HashMap高每，那么不需要更新屿岂。如果在，我們需要更新的是該key-value鍵值對兒對在緩存列表中的位置鲸匿，而HashMap中還是這個key跟鍵值對兒的迭代器之間的映射爷怀，并不需要更新什么。
??對于put带欢，我們也是現(xiàn)在HashMap中查找給定的key运授，如果存在就刪掉原有項，并在頂部插入新來項乔煞，然后判斷是否溢出吁朦，若溢出則刪掉底部項(最不常用項)。代碼如下：
class LRUCache{
public:
LRUCache(int capacity) {
cap = capacity;
}
int get(int key) {
auto it = m.find(key);
if (it == m.end())
return -1;
l.splice(l.begin(), l, it->second);
return it->second->second;
}
void put(int key, int value) {
auto it = m.find(key);
if (it != m.end())
l.erase(it->second);
l.push_front(make_pair(key, value));
m[key] = l.begin();
if (m.size() > cap) {
int k = l.rbegin()->first;
l.pop_back();
m.erase(k);
}
}
private:
int cap;
list<pair<int, int>> l;
unordered_map<int, list<pair<int, int>>::iterator> m;
};
/**
* 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);
*/
