460. LFU Cache
相关问题:146. LRU Cache
问题:
设计类LFUCache,实现LFU Cache
Least Frequently Used
优先度为:访问频率最多优先 的缓存。
- 缓存大小一定,capacity
- get(key):通过key查找value,若缓存中不存在key,返回-1
- put(key, value):插入缓存key=value。
Example 1: Input ["LFUCache", "put", "put", "get", "put", "get", "get", "put", "get", "get", "get"] [[2], [1, 1], [2, 2], [1], [3, 3], [2], [3], [4, 4], [1], [3], [4]] Output [null, null, null, 1, null, -1, 3, null, -1, 3, 4] Explanation // cnt(x) = the use counter for key x // cache=[] will show the last used order for tiebreakers (leftmost element is most recent) LFUCache lfu = new LFUCache(2); lfu.put(1, 1); // cache=[1,_], cnt(1)=1 lfu.put(2, 2); // cache=[2,1], cnt(2)=1, cnt(1)=1 lfu.get(1); // return 1 // cache=[1,2], cnt(2)=1, cnt(1)=2 lfu.put(3, 3); // 2 is the LFU key because cnt(2)=1 is the smallest, invalidate 2. // cache=[3,1], cnt(3)=1, cnt(1)=2 lfu.get(2); // return -1 (not found) lfu.get(3); // return 3 // cache=[3,1], cnt(3)=2, cnt(1)=2 lfu.put(4, 4); // Both 1 and 3 have the same cnt, but 1 is LRU, invalidate 1. // cache=[4,3], cnt(4)=1, cnt(3)=2 lfu.get(1); // return -1 (not found) lfu.get(3); // return 3 // cache=[3,4], cnt(4)=1, cnt(3)=3 lfu.get(4); // return 4 // cache=[3,4], cnt(4)=2, cnt(3)=3 Constraints: 0 <= capacity, key, value <= 10^4 At most 10^5 calls will be made to get and put.
解法:LFU
c++中 利用 map 和 unordered_map 来实现:
- cache:map:存储cache链表(头新,尾旧)。<frequency: list>(拥有frequency优先级排序)
- ⚠️ 注意:list若==empty,记得要删除map中这个frequency元素。
- kl:unordered_map:存储对应key在cache中的位置<frequency, list_idx>,方便直接访问。
- kv:另:为了存储value,追加unordered_map保存key:value对应关系。
那么,对于cache,我们有以下两个基本操作:
- 追加key:value对
- update(key, value)【假设,此操作cache已经不超过最大容量】
- 若key存在于cache中
- 在list中找到key(定位:kl[key]),将key从cache中删除:freq=kl[key].first; list=cache[kl[key].first]
- cache[kl[key].first].erase(kl[key].second)
- 解释:->cache[kl[key].freq].erase(kl[key].list_idx)
- ⚠️ 若此时list==null,cache.erase(freq)
- 1. freq++
- 2. 重新加到list头:list.push_front(key),更新key在list中的位置:kl[key]={freq, list.begin()}
- 3. 更新 kv[key]=value
- 在list中找到key(定位:kl[key]),将key从cache中删除:freq=kl[key].first; list=cache[kl[key].first]
- 若key不存在于cache中:freq=0, list=cache[freq+1]
- 1. freq++
- 2. 将key加到list头:list.push_front(key),更新key在list中的位置:kl[key]={freq, list.begin()}
- 3. 更新 kv[key]=value
- 若key存在于cache中
- update(key, value)【假设,此操作cache已经不超过最大容量】
- 删除最老的元素(当size超出cache容量)
- outlast():last = list.back() (list = cache.begin().second)
- kl.erase(last)
- kv.erase(last)
- list.pop_back()
- ⚠️ 若此时list==null,cache.erase(freq)
再看题目所求:
- get(key):
- update(key)
- return kv[key]
- put(key, value)
- 若cache==最大容量:删除最老元素:outlast()
- 此时,cache一定不超过最大容量:再进行:update(key, value)
- ⚠️ 注意:若outlast失败,那证明现在的cache==最大容量,依然不能update。
代码参考:
1 class LFUCache { 2 public: 3 LFUCache(int capacity) { 4 size = capacity; 5 } 6 7 int get(int key) { 8 //cout<<"get:"<<key<<endl; 9 if(kv.count(key)) { 10 update(key, kv[key]); 11 return kv[key]; 12 } 13 return -1; 14 } 15 16 void put(int key, int value) { 17 //cout<<"put:"<<key<<"= "<<value<<endl; 18 if(!kv.count(key) && kv.size()==size) { 19 //cout<<"outlast"<<endl; 20 if(false==outlast()) return; 21 } 22 update(key, value); 23 return; 24 } 25 private: 26 int size; 27 map<int, list<int>> cache;//frequency: key list(oldest->back; new->begin) 28 unordered_map<int, int> kv;//key:value 29 unordered_map<int, pair<int, list<int>::iterator>> kf;//key:frequency,idx 30 void update(int key, int value) { 31 if(kv.count(key)) {//exist 32 cache[kf[key].first].erase(kf[key].second); 33 if(cache[kf[key].first].empty()) cache.erase(kf[key].first); 34 } 35 kv[key] = value; 36 kf[key].first++; 37 cache[kf[key].first].push_front(key); 38 kf[key].second = cache[kf[key].first].begin(); 39 } 40 bool outlast() { 41 if(cache.empty()) return false; 42 int last = cache.begin()->second.back();//cache.begin->minimal frequency 43 //cout<<"out:"<<last<<endl; 44 cache.begin()->second.pop_back(); 45 if(cache.begin()->second.empty()) cache.erase(cache.begin()); 46 kv.erase(last); 47 kf.erase(last); 48 return true; 49 } 50 }; 51 52 /** 53 * Your LFUCache object will be instantiated and called as such: 54 * LFUCache* obj = new LFUCache(capacity); 55 * int param_1 = obj->get(key); 56 * obj->put(key,value); 57 */