146. LRU Cache

 

Design and implement a data structure for Least Recently Used (LRU) cache. It should support the following operations: get and put.

get(key) - Get the value (will always be positive) of the key if the key exists in the cache, otherwise return -1.
put(key, value) - Set or insert the value if the key is not already present. When the cache reached its capacity, it should invalidate the least recently used item before inserting a new item.

Follow up:
Could you do both operations in O(1) time complexity?

Example:

LRUCache cache = new LRUCache( 2 /* capacity */ );

cache.put(1, 1);
cache.put(2, 2);
cache.get(1);       // returns 1
cache.put(3, 3);    // evicts key 2
cache.get(2);       // returns -1 (not found)
cache.put(4, 4);    // evicts key 1
cache.get(1);       // returns -1 (not found)
cache.get(3);       // returns 3
cache.get(4);       // returns 4

 

这道题让我们实现一个 LRU 缓存器,LRU 是 Least Recently Used 的简写,就是最近最少使用的意思。那么这个缓存器主要有两个成员函数,get 和 put,其中 get 函数是通过输入 key 来获得 value,如果成功获得后,这对 (key, value) 升至缓存器中最常用的位置(顶部),如果 key 不存在,则返回 -1。而 put 函数是插入一对新的 (key, value),如果原缓存器中有该 key,则需要先删除掉原有的,将新的插入到缓存器的顶部。如果不存在,则直接插入到顶部。若加入新的值后缓存器超过了容量,则需要删掉一个最不常用的值,也就是底部的值。具体实现时我们需要三个私有变量,cap, l和m,其中 cap 是缓存器的容量大小,l是保存缓存器内容的列表,m是 HashMap,保存关键值 key 和缓存器各项的迭代器之间映射,方便我们以 O(1) 的时间内找到目标项。

然后我们再来看 get 和 put 如何实现,get 相对简单些,我们在 HashMap 中查找给定的 key,若不存在直接返回 -1。如果存在则将此项移到顶部,这里我们使用 C++ STL 中的函数 splice,专门移动链表中的一个或若干个结点到某个特定的位置,这里我们就只移动 key 对应的迭代器到列表的开头,然后返回 value。这里再解释一下为啥 HashMap 不用更新,因为 HashMap 的建立的是关键值 key 和缓存列表中的迭代器之间的映射,get 函数是查询函数,如果关键值 key 不在 HashMap,那么不需要更新。如果在,我们需要更新的是该 key-value 键值对儿对在缓存列表中的位置,而 HashMap 中还是这个 key 跟键值对儿的迭代器之间的映射,并不需要更新什么。

对于 put,我们也是现在 HashMap 中查找给定的 key,如果存在就删掉原有项,并在顶部插入新来项,然后判断是否溢出,若溢出则删掉底部项(最不常用项)。代码如下:

 

class LRUCache{
public:
    LRUCache(int capacity) {
        cap = capacity;
    }
    
    int get(int key) {
        auto it = m.find(key);
        if (it == m.end()) return -1;
        l.splice(l.begin(), l, it->second);
        return it->second->second;
    }
    
    void put(int key, int value) {
        auto it = m.find(key);
        if (it != m.end()) l.erase(it->second);
        l.push_front(make_pair(key, value));
        m[key] = l.begin();
        if (m.size() > cap) {
            int k = l.rbegin()->first;
            l.pop_back();
            m.erase(k);
        }
    }
    
private:
    int cap;
    list<pair<int, int>> l;
    unordered_map<int, list<pair<int, int>>::iterator> m;
};

 

Github 同步地址:

https://github.com/grandyang/leetcode/issues/146

 

类似题目:

LFU Cache

Design In-Memory File System

Design Compressed String Iterator

 

参考资料:

https://leetcode.com/problems/lru-cache/

http://www.cnblogs.com/TenosDoIt/p/3417157.html

https://leetcode.com/problems/lru-cache/discuss/46285/unordered_map-list

 

LeetCode All in One 题目讲解汇总(持续更新中…)


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