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146. LRU 缓存

news 2025/6/29 14:21:55

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

解答

class LRUCache {
public:LRUCache(int capacity) : cap(capacity) {}int get(int key) {// unordered_map做查找if(map.find(key) == map.end()){return -1;}pair<int, int> key_value = *map[key]; // list做插入删除// 将cache中原来访问的kv对删除，插入到cache头cache.erase(map[key]);cache.push_front(key_value);map[key] = cache.begin(); return key_value.second;}void put(int key, int value) {// 待插入元素在cache中没有if(map.find(key) == map.end()){// cache已满，删除最近最久未用if(cache.size() == cap){map.erase(cache.back().first);cache.pop_back(); // }}else // 待插入元素在cache中存在，把原来队组删除{cache.erase(map[key]);}// 插入cache.push_front(pair<int, int> (key, value));map[key] = cache.begin();}private:// key为插入的关键字unordered_map<int, list<pair<int, int>>::iterator> map; // 哈希表查找快// list 存具体缓存内容list<pair<int, int>> cache; // 链表插入快，队尾是最近最久未用int cap;
};/*** Your LRUCache object will be instantiated and called as such:* LRUCache* obj = new LRUCache(capacity);* int param_1 = obj->get(key);* obj->put(key,value);*/