1268. 搜索推荐系统
运用你所掌握的数据结构,设计和实现一个 LRU (最近最少使用) 缓存机制 。
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) 如果关键字已经存在,则变更其数据值;如果关键字不存在,则插入该组「关键字-值」。当缓存容量达到上限时,它应该在写入新数据之前删除最久未使用的数据值,从而为新的数据值留出空间。
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
class LRUCache {
public:
// 定义双链表
struct Node{
int key,value;
Node* left, *right;
Node(int _key,int _value): key(_key), value(_value), left(NULL), right(NULL){}
}*L,*R; // 双链表的最左和最右节点
int n;
unordered_map<int, Node*>hash;
void remove(Node* p)
{
p->right->left = p->left;
p->left->right = p->right;
}
void insert(Node *p)
{
p->right = L->right;
p->left = L;
L->right->left = p;
L->right = p;
}
LRUCache(int capacity) {
n = capacity;
L = new Node(-1,-1);
R = new Node(-1,-1);
L->right = R;
R->left = L;
}
int get(int key) {
if(hash.count(key) == 0){
return -1; // 不存在关键字key
}
auto p = hash[key];
remove(p);
insert(p);// 将当前节点放在双链表的第一位
return p->value;
}
void put(int key, int value) {
if(hash.count(key)) // 如果key存在,则修改对应的value
{
auto p = hash[key];
p->value = value;
remove(p);
insert(p);
}
else
{
if(hash.size() == n) //如果缓存已满,则删除双链表最右侧的节点
{
auto p = R->left;
remove(p);
hash.erase(p->key); //更新哈希表
delete p; //释放内存
}
//否则,插入(key, value)
auto p = new Node(key,value);
hash[key] = p;
insert(p);
}
}
};
/**
* 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);
*/