Leetcode|146. LRU 缓存机制(key2node哈希链表)

2024-01-10 03:48

本文主要是介绍Leetcode|146. LRU 缓存机制(key2node哈希链表),希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

在这里插入图片描述

相关题目

《Leetcode|146. LRU 缓存机制(key2node哈希链表)》
《Leetcode|460. LFU 缓存(KV+KF+FK哈希链表+minFreq)》

解题过程

在这里插入图片描述
其实这里只要1个哈希链表足矣,代码不难,但一次写对不易

  • 注意删除链表节点时,对应也要删除哈希表中的KV
  • 添加链表节点时,也要在哈希表中添加KV
struct DListNode {int key, val;DListNode* prev;DListNode* next;DListNode(): key(0), val(0), prev(nullptr), next(nullptr) {}DListNode(int _key, int _val): key(_key), val(_val), prev(nullptr), next(nullptr) {} 
};class LRUCache {
private:int size, capacity;DListNode* head;DListNode* tail;unordered_map<int, DListNode*> key2node;
public:LRUCache(int _capacity): capacity(_capacity), size(0) {head = new DListNode();tail = new DListNode();head->next = tail;tail->prev = head;}int get(int key) {if (key2node.count(key)) {makeRecent(key);return key2node[key]->val;}return -1;}void put(int key, int value) {if (key2node.count(key)) {key2node[key]->val = value;makeRecent(key);return;}if (capacity == size)removeLongestKey();addRecentKey(key, value);}void makeRecent(int key) {// 取出待提升优先级key对应的nodeauto node = key2node[key];// 在双链表中删除该节点node->prev->next = node->next;node->next->prev = node->prev;// 将该节点插入到双链表中尾部node->prev = tail->prev;node->next = tail;tail->prev->next = node;tail->prev = node;}void removeLongestKey() {// 删除哈希表对应KVkey2node.erase(head->next->key);// 删除双链表对应KVauto deletenode = head->next;deletenode->next->prev = head;head->next = deletenode->next; size--;}void addRecentKey(int key, int value) {auto node = new DListNode(key, value);// 更新双链表node->prev = tail->prev;node->next = tail;tail->prev->next = node;tail->prev = node;// 更新哈希表key2node[key] = node;size++;}
};/**int main() {LRUCache lru(2);lru.put(1, 1);lru.put(2, 2);cout << lru.get(1) << endl;lru.put(3, 3);cout << lru.get(2) << endl;lru.put(4, 4);cout << lru.get(1) << endl;cout << lru.get(3) << endl;cout << lru.get(4) << endl;return 0;
}*/

在这里插入图片描述

致谢

图片来源于「labuladong」公众号,欢迎大家关注这位大佬的公号

这篇关于Leetcode|146. LRU 缓存机制(key2node哈希链表)的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/589444

相关文章

C++中unordered_set哈希集合的实现

《C++中unordered_set哈希集合的实现》std::unordered_set是C++标准库中的无序关联容器,基于哈希表实现,具有元素唯一性和无序性特点,本文就来详细的介绍一下unorder... 目录一、概述二、头文件与命名空间三、常用方法与示例1. 构造与析构2. 迭代器与遍历3. 容量相关4

MyBatis延迟加载与多级缓存全解析

《MyBatis延迟加载与多级缓存全解析》文章介绍MyBatis的延迟加载与多级缓存机制,延迟加载按需加载关联数据提升性能,一级缓存会话级默认开启,二级缓存工厂级支持跨会话共享,增删改操作会清空对应缓... 目录MyBATis延迟加载策略一对多示例一对多示例MyBatis框架的缓存一级缓存二级缓存MyBat

前端缓存策略的自解方案全解析

《前端缓存策略的自解方案全解析》缓存从来都是前端的一个痛点,很多前端搞不清楚缓存到底是何物,:本文主要介绍前端缓存的自解方案,文中通过代码介绍的非常详细,需要的朋友可以参考下... 目录一、为什么“清缓存”成了技术圈的梗二、先给缓存“把个脉”:浏览器到底缓存了谁?三、设计思路:把“发版”做成“自愈”四、代码

JAVA实现Token自动续期机制的示例代码

《JAVA实现Token自动续期机制的示例代码》本文主要介绍了JAVA实现Token自动续期机制的示例代码,通过动态调整会话生命周期平衡安全性与用户体验,解决固定有效期Token带来的风险与不便,感兴... 目录1. 固定有效期Token的内在局限性2. 自动续期机制:兼顾安全与体验的解决方案3. 总结PS

Java 缓存框架 Caffeine 应用场景解析

《Java缓存框架Caffeine应用场景解析》文章介绍Caffeine作为高性能Java本地缓存框架,基于W-TinyLFU算法,支持异步加载、灵活过期策略、内存安全机制及统计监控,重点解析其... 目录一、Caffeine 简介1. 框架概述1.1 Caffeine的核心优势二、Caffeine 基础2

详解Spring中REQUIRED事务的回滚机制详解

《详解Spring中REQUIRED事务的回滚机制详解》在Spring的事务管理中,REQUIRED是最常用也是默认的事务传播属性,本文就来详细的介绍一下Spring中REQUIRED事务的回滚机制,... 目录1. REQUIRED 的定义2. REQUIRED 下的回滚机制2.1 异常触发回滚2.2 回

Redis高性能Key-Value存储与缓存利器常见解决方案

《Redis高性能Key-Value存储与缓存利器常见解决方案》Redis是高性能内存Key-Value存储系统,支持丰富数据类型与持久化方案(RDB/AOF),本文给大家介绍Redis高性能Key-... 目录Redis:高性能Key-Value存储与缓存利器什么是Redis?为什么选择Redis?Red

React 记忆缓存的三种方法实现

《React记忆缓存的三种方法实现》本文主要介绍了React记忆缓存的三种方法实现,包含React.memo、useMemo、useCallback,用于避免不必要的组件重渲染和计算,感兴趣的可以... 目录1. React.memo2. useMemo3. useCallback使用场景与注意事项在 Re

Docker多阶段镜像构建与缓存利用性能优化实践指南

《Docker多阶段镜像构建与缓存利用性能优化实践指南》这篇文章将从原理层面深入解析Docker多阶段构建与缓存机制,结合实际项目示例,说明如何有效利用构建缓存,组织镜像层次,最大化提升构建速度并减少... 目录一、技术背景与应用场景二、核心原理深入分析三、关键 dockerfile 解读3.1 Docke

使用Spring Cache本地缓存示例代码

《使用SpringCache本地缓存示例代码》缓存是提高应用程序性能的重要手段,通过将频繁访问的数据存储在内存中,可以减少数据库访问次数,从而加速数据读取,:本文主要介绍使用SpringCac... 目录一、Spring Cache简介核心特点:二、基础配置1. 添加依赖2. 启用缓存3. 缓存配置方案方案