题目描述

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运用你所掌握的数据结构,设计和实现一个 LRU(最近最少使用)缓存机制。它应该支持以下操作:

  • 获取数据 get(key):如果密钥 key 存在于缓存中,则获取密钥的值(总是正数),否则返回 -1。
  • 写入数据 put(key, value) - 如果密钥已经存在,则变更其数据值;如果密钥不存在,则插入该组「密钥 / 数据值」。当缓存容量达到上限时,它应该在写入新数据之前删除最久未使用的数据值,从而为新的数据值留出空间。

进阶:

你是否可以在 $O(1)$ 时间复杂度内完成这两种操作?

示例:

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LRUCache cache = new LRUCache( 2 /* 缓存容量 */ );

cache.put(1, 1);
cache.put(2, 2);
cache.get(1);       // 返回  1
cache.put(3, 3);    // 该操作会使得密钥 2 作废
cache.get(2);       // 返回 -1 (未找到)
cache.put(4, 4);    // 该操作会使得密钥 1 作废
cache.get(1);       // 返回 -1 (未找到)
cache.get(3);       // 返回  3
cache.get(4);       // 返回  4

解法 1:内置 OrderedDict

写一个内置 OrderedDict 的类可以实现该功能。

假设 capacity 为 $n$,那么

  • 时间复杂度为 $O(1)$,查询、设置、删除等等操作都是常数时间;
  • 空间复杂度为 $O(n)$。

实现与结果如下:

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from collections import OrderedDict

class LRUCache:

    def __init__(self, capacity: int):
        self.capacity = capacity
        self.data = OrderedDict()

    def get(self, key: int) -> int:
        if key not in self.data:
            return -1
        val = self.data.pop(key)
        self.data[key] = val
        return val

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

# Your LRUCache object will be instantiated and called as such:
# obj = LRUCache(capacity)
# param_1 = obj.get(key)
# obj.put(key,value)
  • 执行用时:216 ms,在所有 Python3 提交中击败了 75.79% 的用户。
  • 内存消耗:22.2 MB,在所有 Python3 提交中击败了 50.00% 的用户。

解法 2:继承 OrderedDict

事实上,我们不需要用一个类来内置 OrderedDict,只需要继承 OrderedDict 就好了。

复杂度一样。

实现与结果如下:

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from collections import OrderedDict

class LRUCache(OrderedDict):

    def __init__(self, capacity: int):
        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)

# Your LRUCache object will be instantiated and called as such:
# obj = LRUCache(capacity)
# param_1 = obj.get(key)
# obj.put(key,value)
  • 执行用时:200 ms,在所有 Python3 提交中击败了 89.45% 的用户。
  • 内存消耗:22 MB,在所有 Python3 提交中击败了 65.38% 的用户。