【golang必备算法】 Letecode 146. LRU 缓存机制
作者:互联网
力扣链接:146. LRU 缓存机制
思路:哈希表 + 双向链表
为什么必须要用双向链表?
因为我们需要删除操作。删除一个节点不光要得到该节点本身的指针,也需要操作其前驱节点的指针,而双向链表才能支持直接查找前驱,保证操作的时间复杂度 O(1)。
为什么要在链表中同时存储 key 和 val,而不是只存储 val?
当缓存容量已满,我们不仅仅要删除最后一个节点,还要把哈希表 中映射到该节点的 key 同时删除,而这个 key 只能由 节点得到。如果 节点结构中只存储 val,那么我们就无法得知 key 是什么,就无法删除 哈希表中的键,造成错误。
代码
我这里是向尾部添加数据,所以头部的是不活跃的数据值
type LRUCache struct { //LRU 缓存结构
capacity int // 容量
m map[int]*Node //哈希表
cache *NodeList //双向链表
}
type Node struct{ //节点结构
key int
value int
prev *Node //前一个节点
next *Node //后一个节点
}
func initNode(key,value int)*Node{ //初始化节点
return &Node{
key:key,
value:value,
}
}
type NodeList struct{ //链表结构
head *Node //链表头节点
last *Node //链表尾节点
size int //元素个数
}
func initList ()*NodeList{ //初始化链表
dil:=&NodeList{
head:initNode(0,0),
last:initNode(0,0),
size:0,
}
dil.head.next=dil.last
dil.last.prev=dil.head
return dil
}
func (this *NodeList)addNodeinlist(node *Node){ //向链表中插入节点,向链表尾部插节点
node.prev=this.last.prev
this.last.prev=node
node.prev.next=node
node.next=this.last
this.size++
}
func (this *NodeList)deleteNodeinlist (node *Node){ //删除链表中的某一结点
node.prev.next=node.next
node.next.prev=node.prev
node.next=nil
node.prev=nil
this.size--
}
func (this *NodeList)delfirstNode()*Node{ //删除第一个节点,并且返回
if this.head.next==this.last{
return nil
}
t:=this.head.next
this.deleteNodeinlist(t)
return t
}
func Constructor(capacity int) LRUCache { //初始化 LRU 缓存
return LRUCache{
capacity:capacity,
m:make(map[int]*Node,0),
cache:initList(),
}
}
func (this *LRUCache)addkey(key,value int){ //添加元素
node:=initNode(key,value)
//增加map映射
this.m[key]=node
//在链表中添加元素
this.cache.addNodeinlist(node)
}
func (this *LRUCache)makekey(key int){ // 将某个 key 调整为最近使用的元素
//找到节点
node:=this.m[key]
//删除节点
this.cache.deleteNodeinlist(node)
// 添加到链表尾部
this.cache.addNodeinlist(node)
}
func (this *LRUCache)deletekey(key int){ //删除元素
//删除链表中节点
this.cache.deleteNodeinlist(this.m[key])
//删除map映射
delete(this.m,key)
}
func (this *LRUCache)deletefirkey(){ //删除最久未使用的元素
// 链表的第一个就是最近最少使用的元素
node:=this.cache.delfirstNode()
// 删除映射
delete(this.m,node.key)
}
func (this *LRUCache) Get(key int) int {
if _,ok:=this.m[key];ok{
//存在
this.makekey(key) //将某个 key 调整为最近使用的元素
return this.m[key].value
}else{
//不存在
return -1
}
}
func (this *LRUCache) Put(key int, value int) {
// 检查key存不存在
if _,ok:=this.m[key];ok{
//存在
//删除元素
this.deletekey(key)
//添加元素到尾部
this.addkey(key,value)
}else{
//不存在
if this.capacity==this.cache.size{
//缓存达到上限
//删除最久未使用的元素
this.deletefirkey()
}
//添加元素到尾部
this.addkey(key,value)
}
}
参考:
https://leetcode-cn.com/problems/lru-cache/solution/jian-dan-shi-li-xiang-xi-jiang-jie-lru-s-exsd/
标签:146,链表,node,int,Letecode,golang,key,节点,Node 来源: https://www.cnblogs.com/CJ-cooper/p/15601000.html