LeetCode--146--LRU缓存机制(python)

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 和 写入数据 put 。

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) - 如果密钥不存在，则写入其数据值。当缓存容量达到上限时，它应该在写入新数据之前删除最近最少使用的数据值，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:

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

可以用标准的哈希表在 O(1)O(1) 时间内完成。

有一种叫做有序字典的数据结构，综合了哈希表和链表，在 Python 中为 OrderedDict，在 Java 中为 LinkedHashMap。

leetcode题解

 from collections import OrderedDict
 class LRUCache(OrderedDict):

     def __init__(self, capacity):
         """
         :type capacity: int
         """
         self.capacity = capacity

     def get(self, key):
         """
         :type key: int
         :rtype: int
         """
         if key not in self:
             return -1

         self.move_to_end(key)
         return self[key]
     def put(self, key, value):
         """
         :type key: int
         :type value: int
         :rtype: None
         """
         if key in self:
             self.move_to_end(key)
         self[key]=value
         if len(self)>self.capacity:
             self.popitem(last=False)