leetcode链表之LRU缓存

146、LRU缓存

题目

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。

思路：

LRU缓存指的是最近最少使用，是一种常见的页面置换算法，选择最近最少未使用的页面给予淘汰。一般采用的是hashmap + 双向链表来实现。

解法1

在python中内置了OrderedDict，就是结合了hash表和双向链表的数据结构

代码：

from collections import OrderedDict
class LRUCache(OrderedDict):

    def __init__(self, capacity: int):
        super(LRUCache, self).__init__()
        self.capacity = capacity

    def get(self, key: int) -> int:
        if key not in self:
            return -1
        self.move_to_end(key)
        return self[key]

    def put(self, key: int, value: int) -> None:
        if key in self:
            self.move_to_end(key)
        self[key] = value
        if len(self) > self.capacity:
            self.popitem(last=False)

解法2：

自己使用字典和双向链表来实现

# 定义双向链表结构
class DoubleLinkedNode:
    def __init__(self, key=0, value=0):
        self.key = key
        self.value = value
        self.prev = None
        self.next = None

class LRUCache:
    # 在获取和设置结点的时候，需要将该结点移动到链表头部，以刷新结点频次
    def __init__(self, capacity: int):
        self.cache = {}
        # 增加虚拟头结点和尾结点，方便后续数据处理
        self.head = DoubleLinkedNode()
        self.tail = DoubleLinkedNode()
        self.head.next = self.tail
        self.tail.prev = self.head
        self.capacity = capacity
        self.size = 0

    def get(self, key):
        if key not in self.cache:
            return -1
        node = self.cache[key]
        # 当key用到后，需要将该数据移动到链表头部
        self.move_to_head(node)
        return node.value

    def put(self,key,value):
        # 当key已经存在的时候，只需要修改结点的值，并将其移动到链表头部
        if key in self.cache:
            node = self.cache[key]
            node.value = value
            self.move_to_head(node)
        else:
            node = DoubleLinkedNode(key, value)
            self.cache[key] = node
            self.add_to_head(node)
            self.size += 1
            # 如果此时插入发现已经超过容量，从链表尾部删除数据
            if self.size > self.capacity:
                removed = self.remove_tail()
                self.cache.pop(removed.key)
                self.size -= 1
    # 注意先修改node结点指针，防止结点指针丢失
    def add_to_head(self, node):
        node.prev = self.head
        node.next = self.head.next
        self.head.next.prev = node
        self.head.next = node
        # 删除结点，只需要修改对应指针的执行即可
    def remove_node(self, node):
        node.prev.next = node.next
        node.next.prev = node.prev
        # 移动到链表头部
    def move_to_head(self, node):
        self.remove_node(node)
        self.add_to_head(node)
        # 删除链表尾部结点
    def remove_tail(self):
        node = self.tail.prev
        self.remove_node(node)
        return node