【golang必备算法】 Letecode 146. LRU 缓存机制

力扣链接:146. LRU 缓存机制

《【golang必备算法】 Letecode 146. LRU 缓存机制》

思路:哈希表 + 双向链表

《【golang必备算法】 Letecode 146. LRU 缓存机制》

为什么必须要用双向链表?

因为我们需要删除操作。删除一个节点不光要得到该节点本身的指针,也需要操作其前驱节点的指针,而双向链表才能支持直接查找前驱,保证操作的时间复杂度 O(1)。

为什么要在链表中同时存储 key 和 val,而不是只存储 val?

当缓存容量已满,我们不仅仅要删除最后一个节点,还要把哈希表 中映射到该节点的 key 同时删除,而这个 key 只能由 节点得到。如果 节点结构中只存储 val,那么我们就无法得知 key 是什么,就无法删除 哈希表中的键,造成错误。

代码

我这里是向尾部添加数据,所以头部的是不活跃的数据值

type LRUCache struct {  //LRU 缓存结构
    capacity int         // 容量
    m map[int]*Node      //哈希表
    cache *NodeList     //双向链表
}

type Node struct{   //节点结构
    key   int
    value int
    prev *Node  //前一个节点
    next *Node  //后一个节点
}

func initNode(key,value int)*Node{   //初始化节点
    return &Node{
        key:key,
        value:value,
    }
}

type NodeList struct{   //链表结构
    head *Node  //链表头节点
    last *Node  //链表尾节点
    size  int   //元素个数
}

func initList ()*NodeList{   //初始化链表
    dil:=&NodeList{
        head:initNode(0,0),
        last:initNode(0,0),
        size:0,
    }
    dil.head.next=dil.last
    dil.last.prev=dil.head

    return dil
}
    
func (this *NodeList)addNodeinlist(node *Node){     //向链表中插入节点,向链表尾部插节点
    node.prev=this.last.prev
    this.last.prev=node
    node.prev.next=node
    node.next=this.last

    this.size++
}

func (this *NodeList)deleteNodeinlist (node *Node){     //删除链表中的某一结点
    node.prev.next=node.next
    node.next.prev=node.prev
    node.next=nil
    node.prev=nil
    this.size--
}

func (this *NodeList)delfirstNode()*Node{   //删除第一个节点,并且返回
    if this.head.next==this.last{
        return nil
    }
     t:=this.head.next
     this.deleteNodeinlist(t)

     return t
}


func Constructor(capacity int) LRUCache {   //初始化 LRU 缓存
    return LRUCache{
        capacity:capacity,
        m:make(map[int]*Node,0),
        cache:initList(),
    }
}

func (this *LRUCache)addkey(key,value int){     //添加元素
    node:=initNode(key,value)
    //增加map映射
    this.m[key]=node

    //在链表中添加元素
    this.cache.addNodeinlist(node)
}

func (this *LRUCache)makekey(key int){    // 将某个 key 调整为最近使用的元素
    //找到节点
    node:=this.m[key]
    //删除节点
    this.cache.deleteNodeinlist(node)
    // 添加到链表尾部
    this.cache.addNodeinlist(node)
}   

func (this *LRUCache)deletekey(key int){      //删除元素
    
    //删除链表中节点
    this.cache.deleteNodeinlist(this.m[key])
    //删除map映射
    delete(this.m,key)
}

func (this *LRUCache)deletefirkey(){        //删除最久未使用的元素
    // 链表的第一个就是最近最少使用的元素
    node:=this.cache.delfirstNode()

     // 删除映射
    delete(this.m,node.key)
}

func (this *LRUCache) Get(key int) int {
      if _,ok:=this.m[key];ok{
          //存在
          this.makekey(key)	//将某个 key 调整为最近使用的元素
          return this.m[key].value
      }else{
          //不存在
          return -1
      }

}


func (this *LRUCache) Put(key int, value int)  {
    // 检查key存不存在
    if _,ok:=this.m[key];ok{
        //存在
        //删除元素
        this.deletekey(key)

        //添加元素到尾部
        this.addkey(key,value)

    }else{
        //不存在
        if this.capacity==this.cache.size{
            //缓存达到上限
            //删除最久未使用的元素
            this.deletefirkey()
        }
        //添加元素到尾部
        this.addkey(key,value)
    }
}

参考:

https://leetcode-cn.com/problems/lru-cache/solution/jian-dan-shi-li-xiang-xi-jiang-jie-lru-s-exsd/

    原文作者:CJ-cooper
    原文地址: https://www.cnblogs.com/CJ-cooper/p/15601000.html
    本文转自网络文章,转载此文章仅为分享知识,如有侵权,请联系博主进行删除。
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