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LeetCode--146. LRU 缓存【Golang中的list】

news 2025/8/27 4:19:36

146. LRU 缓存

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。

前言

好题，想写一下，虽然之前用C++写过一次，但是不太熟悉c++的面向对象，也是云里雾里的，只会写个函数，这次也想熟悉一下golang的container/list。

正文

由于要实现LRU的算法，最主要的就是要实现如何存储最近最少使用的Key，最合适的就是链表，至于根据Key来寻找Value的值，自然就是哈希表了。

于是思路就是这样的：

Get()方法：根据给定的Key，在哈希表中查找，如果不存在，返回-1，如果存在则返回对应的val，并将我们维护的链表的对应的Key-Value更新到链表的最前面。
Put()方法：先查找哈希表中是否存储了这一Key，如果已经存储，则更新Value的值了；如果没有存储，则先确认缓存的数据是否超出了限制，如果没有超出，则直接加入哈希表即可，并将相应的Key-Value推入到链表的最前面；如果超出了，则找到链表的尾部，找到相应的key值，删除哈希表中的对应的Key-Value，并删除链表尾部元素，再将新的Key-Value加入哈希表和链表前方。

代码如下：

type LRUCache struct {capacity intkv       map[int]*list.ElementKeyList  *list.List
}type KV struct {Key   intValue int
}func Constructor(capacity int) LRUCache {return LRUCache{capacity: capacity,kv:       make(map[int]*list.Element),KeyList:  list.New(),}
}func (this *LRUCache) Get(key int) int {if elem, ok := this.kv[key]; ok {this.KeyList.MoveToFront(elem)return elem.Value.(KV).Value}return -1
}func (this *LRUCache) Put(key int, value int) {if node := this.kv[key]; node != nil {node.Value = KV{Key:   key,Value: value,}this.KeyList.MoveToFront(node)return}if this.KeyList.Len() >= this.capacity {oldest := this.KeyList.Back()this.KeyList.Remove(oldest)delete(this.kv, oldest.Value.(KV).Key)}KeyValue := KV{Key: key, Value: value}elem := this.KeyList.PushFront(KeyValue)this.kv[key] = elem
}