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题目
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 。
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) 如果关键字已经存在，则变更其数据值；如果关键字不存在，则插入该组「关键字-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久未使用的数据值，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：
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 <= 3000
0 <= value <= 104
最多调用 3 * 104 次 get 和 put
来源：力扣（LeetCode）
链接：https://leetcode-cn.com/problems/lru-cache
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测试代码
let lRUCache = LRUCache(2);
lRUCache.put(1, 1); // 缓存是 {1=1}
lRUCache.put(2, 2); // 缓存是 {1=1, 2=2}
print(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}
print(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}
print(lRUCache.get(1)); // 返回 -1 (未找到)
print(lRUCache.get(3)); // 返回 3
print(lRUCache.get(4)); // 返回 4
笔记
这道题用数组做的话代码就很简单,但是效率很低
用双向链表做效率很高,但代码就相对复杂了一些
逻辑都是一样的:
一个字典存储 key value, 同时用来判断个数
用一个数据结构根据活跃度来有序存储数据
get和set都要增加活跃度
当个数超出的时候,移除最不活跃的数据即可
代码地址
https://github.com/zmfflying/ZMathCode
*/
解题代码
import Foundation
//双向链表
class LRUCache {
class Node {
var key: Int?
var value: Int?
var prev: Node?
var next: Node?
}
//记录下最大个数
var maxCount: Int = 0
//当前存储数据
var dic: [Int: Node] = [Int: Node]()
//辅助的 链表的头尾节点
var head: Node = Node.init()
var foot: Node = Node.init()
init(_ capacity: Int) {
maxCount = capacity
head.next = foot
foot.prev = head
}
func get(_ key: Int) -> Int {
//get操作也要把 key对应的节点移到前面
if let node = dic[key] {
moveNodeToHead(node: node)
return node.value!
}
return -1
}
func put(_ key: Int, _ value: Int) {
if let node = dic[key] {
node.value = value
//put 把 key对应的节点移到前面
moveNodeToHead(node: node)
} else {
let node = Node.init()
node.key = key
node.value = value
//把 key对应的节点放在最前面
node.next = head.next
node.prev = head
head.next?.prev = node
head.next = node
//注意要等 node 的前后节点都确定后才给 dic 赋值
dic[key] = node
if dic.count > maxCount {
//移除最后的节点
dic.removeValue(forKey: foot.prev!.key!)
let temp = foot.prev?.prev
temp?.next = foot
foot.prev = temp
}
}
}
func moveNodeToHead(node: Node) {
if head.next!.key == node.key {
return
}
node.prev?.next = node.next
node.next?.prev = node.prev
node.next = head.next
node.prev = head
head.next?.prev = node
head.next = node
}
}
//数组 最简单 很慢
//class LRUCache {
// var maxCount: Int = 0
//
// var dic: [Int: Int] = [Int: Int]()
// var arr: [Int] = [Int]()
//
// init(_ capacity: Int) {
// maxCount = capacity
// }
//
// func get(_ key: Int) -> Int {
// if let value = dic[key] {
// if let index = arr.firstIndex(of: key) {
// arr.remove(at: index)
// }
// arr.append(key)
// return value
// }
// return -1
// }
//
// func put(_ key: Int, _ value: Int) {
// if let index = arr.firstIndex(of: key) {
// arr.remove(at: index)
// }
// arr.append(key)
// if dic[key] == nil && dic.count == maxCount {
// dic.removeValue(forKey: arr.removeFirst())
// }
// dic[key] = value
// }
//}
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