leetcode 146LRU cache

class LRUCache {
public:
LRUCache(int capacity) {_capacity=capacity;}
//返回key对应的value
int get(int key){
auto it=cache.find(key);
if(it==cache.end()) return -;
update(it);//更改为最近访问
return it->second.first;//返回key值对应的value
}
void put(int key,int value){
auto it=cache.find(key);
if(it!=cache.end())
update(it);
else{
if(cache.size()==_capacity){
//删除缓存里最老的元素,cache和used中都删掉
cache.erase(used.back());
used.pop_back();
}
used.push_front(key);
}
cache[key]={value,used.begin()};
}
private:
//表示used,使用链表来存储近期使用过的值
typedef list<int> LI;
//pair类型,第一个元素为value,第二个元素为value的值的存储位置;
typedef pair<int,LI::iterator> PII;
//表示cache的key值和value的值和指针,
typedef unordered_map<int,PII>HIPII;
HIPII cache;//定义一个cache
LI used;//定义一个最近访问的list(双端链表)
int _capacity;
//将对应的cache节点更改到最近访问的属性
void update(HIPII::iterator it){
int key=it->first;
used.erase(it->second.second);//删除该元素,通过指针(迭代器),这也是保留LI::iterator的原因
used.push_front(key);//将该元素列为最新使用元素
//以指针指向的位置作为cache与used之间的联系;
it->second.second=used.begin();//将最近使用的最新元素的位置存储到PII类型的第二个元素中
}
};
一个更整齐的版本:
/******
//定义三个private数据,LRU尺寸,LRU pair<key,value>, LRU map<key,iterator of pair> //利用splice操作erase,makepair 等完成LRUcache //put()
如果m中有对应的key,value,那么移除l中的key,value
如果m中没有,而size又==cap,那么移除l最后一个key,value,并移除m中对应的key,iterator 在l的开头插入key,value,然后m[key]=l.begin(); ****/
class LRUCache {
public:
LRUCache(int capacity){
cap=capacity;
}
int get(int key){
unordered_map<int,list<pair<int,int>>::iterator>::iterator it=m.find(key);
if(it==m.end()) return -;
l.splice(l.begin(),l,it->second);
return it->second->second;
}
void put(int key,int value){
auto it=m.find(key);
if(it!=m.end()) l.erase(it->second);
if(l.size()==cap){
int k=l.rbegin()->first;
l.pop_back();
m.erase(k);//map可以根据key值和迭代器值移除,查找
}
l.push_front(make_pair(key,value));
m[key]=l.begin();
} private:
int cap;//LRU size
list<pair<int,int>>l;//pair<key,value>
unordered_map<int,list<pair<int,int>>::iterator>m;//unordered_map<key,key&value's pair iterator>
}; /**
* 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);
*/
leetcode 146LRU cache的更多相关文章
- [LeetCode]题解(python):146-LRU Cache
题目来源: https://leetcode.com/problems/lru-cache/ 实现一个LRU缓存.直接上代码. 代码(python): class LRUCache(object): ...
- [LeetCode] LFU Cache 最近最不常用页面置换缓存器
Design and implement a data structure for Least Frequently Used (LFU) cache. It should support the f ...
- [LeetCode] LRU Cache 最近最少使用页面置换缓存器
Design and implement a data structure for Least Recently Used (LRU) cache. It should support the fol ...
- Leetcode: LFU Cache && Summary of various Sets: HashSet, TreeSet, LinkedHashSet
Design and implement a data structure for Least Frequently Used (LFU) cache. It should support the f ...
- [LeetCode]LRU Cache有个问题,求大神解答【已解决】
题目: Design and implement a data structure for Least Recently Used (LRU) cache. It should support the ...
- LeetCode LFU Cache
原题链接在这里:https://leetcode.com/problems/lfu-cache/?tab=Description 题目: Design and implement a data str ...
- LeetCode OJ-- LRU Cache ***@
https://oj.leetcode.com/problems/lru-cache/ 涨姿势的一道题,相当于实现一种数据结构,实现最近最少使用数据结构. // 用来记录 前后节点都是什么 类似链表上 ...
- LeetCode:LRU Cache
题目大意:设计一个用于LRU cache算法的数据结构. 题目链接.关于LRU的基本知识可参考here 分析:为了保持cache的性能,使查找,插入,删除都有较高的性能,我们使用双向链表(std::l ...
- LeetCode——LRU Cache
Description: Design and implement a data structure for Least Recently Used (LRU) cache. It should su ...
随机推荐
- 转载:Cesium的Property机制总结
转自:https://www.jianshu.com/p/f0b47997224c 前言 Cesium官方教程中有一篇叫<空间数据可视化>(Visualizing Spatial Data ...
- python tkinter 基本使用
这里只放表格和一个控件基本属性 grid(**options) 属性-- 下方表格详细列举了各个选项的具体含义和用法: 选项 含义column 1. 指定组件插入的列(0 表示第 1 列)2. 默认值 ...
- Jenkins+GitHub 项目环境搭建(一)
安装Jenkins yum install -y java-1.8.0-openjdk wget -O /etc/yum.repos.d/jenkins.repo https://pkg.jenkin ...
- ELK是什么?
ELK = ElasticSearch + Logstash + Kibana Elasticsearch:后台分布式存储以及全文检索 Logstash : 日志加工.“搬运工” Kibana : ...
- node.js启动服务,不依赖第三方
好好学习,天天向上,懒惰.颓废让我越来越糟糕,所以分享一下,共同学习 纯node.js搭建一个小服务,下图为文件目录结构,很简单,很小 log文件是自动生成的 index.js文件 const url ...
- Python基于机器学习方法实现的电影推荐系统
推荐算法在互联网行业的应用非常广泛,今日头条.美团点评等都有个性化推荐,推荐算法抽象来讲,是一种对于内容满意度的拟合函数,涉及到用户特征和内容特征,作为模型训练所需维度的两大来源,而点击率,页面停留时 ...
- TextEdit不能空验证设置
在工具箱中找到dxValidationProvider控件拖拉到界面上,添加代码 ConditionValidationRule notEmptyValidationRule = new Condit ...
- [转载]Apple Swift学习资料汇总
今年的苹果开发者大会(WWDC)上,公布了ios8的几个新特性,其中包括引入了群聊功能,支持第三方输入法等功能.但更让开发者感兴趣的莫过于Swift语言的发布了. Swift是apple自创的一门转为 ...
- Harbor ($docker login) Error saving credentials
$ sudo apt-get install $ sudo apt-get install gnupg2 pass 问题解决!
- 17.hashlib加密
import hashlib # 摘要算法(加密算法) # md5 密码加密(保存密文)(输入正确的密码,同一个字符串加密之后密文相同) obj = hashlib.md5("sb" ...