Mardi 2 mars 2021, il fait beau [Ne pas se lamenter sur le passé, ne pas gaspiller le présent, ne pas craindre l’avenir]
Contenu de cet article
1. Introduction
146. Mécanisme de mise en cache LRU
2. Solution du problème (liste liée + table de hachage)
En analysant le fonctionnement de LRU, pour rendre la complexité temporelle des méthodes put and get O(1)
, vous pouvez résumer les conditions nécessaires à la structure des données du cache: recherche rapide, insertion rapide, suppression rapide et ordre . Considérez donc la liste chaînée (insertion rapide, suppression rapide, ordonnée) + table de hachage (recherche rapide).
class LRUCache {
private:
int cap;
list<pair<int,int>> cache;
// 注意:第二个元素为迭代器类型
unordered_map<int,list<pair<int,int>>::iterator> ump;
public:
LRUCache(int capacity):cap(capacity) {
}
int get(int key) {
if(ump.find(key)==ump.end()) return -1;
// 如果存在,先删除,然后添加到list的头部
pair<int,int> p = *ump[key];
cache.erase(ump[key]);
cache.push_front(p);
ump[key] = cache.begin();
return p.second;
}
void put(int key, int value) {
// 如果存在,先删除
if(ump.find(key)==ump.end()){
if(cache.size()==cap){
ump.erase(cache.back().first);
cache.pop_back();
}
}
else{
cache.erase(ump[key]);
}
// 保证list里没有{key,value},然后添加到list的头部
cache.push_front(make_pair(key,value));
ump[key] = cache.begin();
}
};
références
https://leetcode-cn.com/problems/lru-cache/solution/lru-ce-lue-xiang-jie-he-shi-xian-by-labuladong/