LeetCode-热题100：146. LRU 缓存

题目描述

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。

示例：

输入
[“LRUCache”, “put”, “put”, “get”, “put”, “get”, “put”, “get”, “get”, “get”]
[[2], [1, 1], [2, 2], [1], [3, 3], [2], [4, 4], [1], [3], [4]]
输出
[null, null, null, 1, null, -1, null, -1, 3, 4]

解释
LRUCache lRUCache = new LRUCache(2);
lRUCache.put(1, 1); // 缓存是 {1=1}
lRUCache.put(2, 2); // 缓存是 {1=1, 2=2}
lRUCache.get(1); // 返回 1
lRUCache.put(3, 3); // 该操作会使得关键字 2 作废，缓存是 {1=1, 3=3}
lRUCache.get(2); // 返回 -1 (未找到)
lRUCache.put(4, 4); // 该操作会使得关键字 1 作废，缓存是 {4=4, 3=3}
lRUCache.get(1); // 返回 -1 (未找到)
lRUCache.get(3); // 返回 3
lRUCache.get(4); // 返回 4

提示：

• 1 <= capacity <= 3000
• 0 <= key <= 10000
• 0 <= value <= 105
• 最多调用 2 * 10⁵ 次 get 和 put

代码及注释

type entry struct {
    key, value int
}

type LRUCache struct {
    capacity  int            // 缓存容量
    list      *list.List     // 双向链表，用于存储最近使用的键值对
    keyToNode map[int]*list.Element  // 哈希表，用于快速查找键对应的节点
}

// 构造函数
func Constructor(capacity int) LRUCache {
    return LRUCache{
        capacity:  capacity,
        list:      list.New(),
        keyToNode: make(map[int]*list.Element),
    }
}

// 获取键值
func (c *LRUCache) Get(key int) int {
    // 从哈希表中查找键对应的节点
    node := c.keyToNode[key]
    if node == nil {
        return -1
    }
    // 将使用过的节点移动到链表头部
    c.list.MoveToFront(node)
    return node.Value.(entry).value
}

// 存储键值
func (c *LRUCache) Put(key, value int) {
    // 如果键已存在，则更新其值，并将节点移动到链表头部
    if node := c.keyToNode[key]; node != nil {
        node.Value = entry{key, value}
        c.list.MoveToFront(node)
        return
    }
    
    // 如果缓存已满，则删除链表尾部的节点
    c.keyToNode[key] = c.list.PushFront(entry{key, value})
    if len(c.keyToNode) > c.capacity {
        tail := c.list.Back()
        delete(c.keyToNode, tail.Value.(entry).key)
        c.list.Remove(tail)
    }
}

/**
 * Your LRUCache object will be instantiated and called as such:
 * obj := Constructor(capacity);
 * param_1 := obj.Get(key);
 * obj.Put(key,value);
 */

代码解释

1. 结构体定义:

   type entry struct {
       key, value int
   }
   
   type LRUCache struct {
       capacity  int
       list      *list.List
       keyToNode map[int]*list.Element
   }
   

   • entry 结构体用于存储键值对。
   • LRUCache 结构体包含缓存的容量、双向链表和一个哈希表。

2. 构造函数:

   func Constructor(capacity int) LRUCache {
       return LRUCache{
           capacity:  capacity,
           list:      list.New(),
           keyToNode: make(map[int]*list.Element),
       }
   }
   

   • 初始化一个 LRUCache 实例，并设置容量、双向链表和哈希表。

3. 获取键值:

   func (c *LRUCache) Get(key int) int {
       node := c.keyToNode[key]
       if node == nil {
           return -1
       }
       c.list.MoveToFront(node)
       return node.Value.(entry).value
   }
   

   • 从哈希表中查找给定的键。
   • 如果键不存在，返回 -1。
   • 如果键存在，将对应的节点移动到链表头部，并返回值。

4. 存储键值:

   func (c *LRUCache) Put(key, value int) {
       if node := c.keyToNode[key]; node != nil {
           node.Value = entry{key, value}
           c.list.MoveToFront(node)
           return
       }
       
       c.keyToNode[key] = c.list.PushFront(entry{key, value})
       if len(c.keyToNode) > c.capacity {
           tail := c.list.Back()
           delete(c.keyToNode, tail.Value.(entry).key)
           c.list.Remove(tail)
       }
   }
   

   • 检查给定的键是否已存在于哈希表中。
   • 如果键存在，更新其值，并将对应的节点移动到链表头部。
   • 如果键不存在，将新的键值对存入哈希表，并将对应的节点插入链表头部。
   • 如果缓存容量超过了限制，删除链表尾部的节点，并从哈希表中删除对应的键值对。

这个LRU Cache的实现使用了双向链表和哈希表来实现高效的插入、删除和更新操作，时间复杂度为 O(1)。