知一的指纹

146. LRU缓存

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。它应该支持以下操作: 获取数据 get 和 写入数据 put 。

获取数据 get(key) - 如果密钥 (key) 存在于缓存中,则获取密钥的值(总是正数),否则返回 -1。
写入数据 put(key, value) - 如果密钥不存在,则写入其数据值。当缓存容量达到上限时,它应该在写入新数据之前删除最近最少使用的数据值,从而为新的数据值留出空间。

链接:https://leetcode-cn.com/problems/lru-cache

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from collections import OrderedDict

class LRUCache(object):

def __init__(self, capacity):
"""
:type capacity: int
"""
self._cache = OrderedDict()
self._size = capacity

def get(self, key):
"""
:type key: int
:rtype: int
"""
if key not in self._cache:
return -1
val = self._cache.pop(key)
self._cache[key] = val
return val

def put(self, key, value):
"""
:type key: int
:type value: int
:rtype: None
"""
if key in self._cache:
self._cache.pop(key)
self._cache[key] = value
else:
if len(self._cache) == self._size:
self._cache.popitem(last=False)
self._cache[key] = value


# Your LRUCache object will be instantiated and called as such:
# obj = LRUCache(capacity)
# param_1 = obj.get(key)
# obj.put(key,value)

有序字典的解法
时间复杂度 O(1)
空间复杂度 O(capacity)

Java 解法需要 LinkedHashMap TODO

LRU(Least Recently Used)最少最近使用,一种页面置换算法。

LFU(Least Frequently Used)最近最不常用。

其它

LRU

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