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146. LRU 缓存机制
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。
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
提示:
- `1 <= capacity <= 3000`
- `0 <= key <= 10000`
0 <= value <= 105
最多调用 2 * 105 次 `get` 和 `put`
难度: Medium
题解代码
javascript
/**
* @param {number} capacity
*/
// 这个题如果不用两个虚拟头部尾部节点 边界条件直接弄死人
class LinkListNode {
constructor(key, val) {
this.key = key;
this.val = val;
this.next = null;
this.prev = null;
}
}
class LRUCache {
constructor(capacity) {
this.hash = {};
this.length = 0;
this.capacity = capacity;
this.head = new LinkListNode();
this.tail = new LinkListNode();
this.head.next = this.tail;
this.tail.prev = this.head;
}
get(key) {
const node = this.hash[key];
if (node) {
this.moveToTail(node);
return node.val;
}
return -1;
}
put(key, val) {
let node = this.hash[key];
if (node) {
node.val = val;
this.moveToTail(node);
} else {
node = new LinkListNode(key, val);
node.val = val;
this.addToTail(node);
this.hash[key] = node;
this.length++;
if (this.length > this.capacity) {
const key = this.removeHead();
delete this.hash[key];
this.length--;
}
}
}
moveToTail(node) {
this.removeFromList(node);
this.addToTail(node);
}
removeFromList(node) {
const prev = node.prev;
const next = node.next;
prev.next = next;
next.prev = prev;
}
addToTail(node) {
const prev = this.tail.prev;
prev.next = node;
node.prev = prev;
node.next = this.tail;
this.tail.prev = node;
}
removeHead() {
const node = this.head.next;
this.removeFromList(node);
return node.key;
}
}