hot100-LRU缓存

hot100——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。

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 <= $10^5$

最多调用 2 * $10^5$ 次 get 和 put

解法

package main
 
import "container/list"
 
// LRUCache 结构体
type LRUCache struct {
    capacity int                // 最大容量
    list     *list.List         // 双向链表，存储 *entry
    cache    map[int]*list.Element // 哈希表，key 映射到链表节点
}
 
// entry 代表链表中的一个节点，保存 key 和 value
type entry struct {
    key   int
    value int
}
 
// Constructor 初始化 LRU 缓存
func Constructor(capacity int) LRUCache {
    return LRUCache{
        capacity: capacity,
        list:     list.New(),
        cache:    make(map[int]*list.Element, capacity),
    }
}
 
// Get 获取 key 对应的值，若不存在返回 -1
func (this *LRUCache) Get(key int) int {
    // 如果 key 存在于哈希表
    if elem, ok := this.cache[key]; ok {
        // 将对应节点移动到链表头部（表示最近使用）
        this.list.MoveToFront(elem)
        // 返回 value
        return elem.Value.(*entry).value
    }
    return -1
}
 
// Put 插入或更新键值对
func (this *LRUCache) Put(key int, value int) {
    // 如果 key 已存在，更新值并移动到头部
    if elem, ok := this.cache[key]; ok {
        // 移动到头部
        this.list.MoveToFront(elem)
        // 更新值
        elem.Value.(*entry).value = value
        return
    }
 
    // 如果达到容量上限，需要淘汰最久未使用的节点（链表尾部）
    if this.list.Len() >= this.capacity {
        // 获取链表尾部元素
        backElem := this.list.Back()
        if backElem != nil {
            // 从哈希表中删除该 key
            delete(this.cache, backElem.Value.(*entry).key)
            // 从链表中删除该节点
            this.list.Remove(backElem)
        }
    }
 
    // 创建新节点，插入链表头部
    newEntry := &entry{key: key, value: value}
    newElem := this.list.PushFront(newEntry)
    // 存入哈希表
    this.cache[key] = newElem
}

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