如果key 不存在,使用 key 和 value 创建一个新的节点,在双向链表的头部添加该节点,并将 key 和该节点添加进哈希表中。然后判断双向链表的节点数是否超出容量,如果超出容量,则删除双向链表的尾部节点,并删除哈希表中对应的项; 如果key 存在,则与 get 操作类似,先通过哈希表定位,再将对应的节点的值更新为 value,...
在这个实现中,LRUCache类使用了一个双向链表和一个哈希表。双向链表通过伪头部和伪尾部节点简化了节点插入和删除的边界条件处理。每次数据被访问时,都会将对应的节点移动到链表头部,表示最近使用过。当缓存超过其容量时,链表尾部的节点(最久未使用的数据)将被移除。哈希表则用于存储键和对应节点的指针,从而实现快速访问。
先通过哈希表定位,再将对应的结点的值更新为 value,并将该结点移到双向链表的头部 上述各项操作中,访问哈希表的时间复杂度为 O(1),在双向链表的头部添加结点、在双向链表的尾部删除结点的复杂度也为 O(1)。而将一个结点移到双向链表的头部,可以分成「删除该结点」和「在双向链表的头部添加结点」两步操作,都可...
当缓存容量满了,则抛弃链表末尾的节点,并同时将哈希表中的键删除。 为了方便操作,链表采用的双向链表,目的是方便删除。双向链表中的头尾节点是不含有用数据的哑节点。双向链表中节点也要存值的原因是,在抛弃元素时。哈希表可从被抛弃的元素中,很方便地获取对应键。 下面是我的代码 对于双向链表数据结构,我实现了...
数据结构 栈的应用 队列 链表 双向链表 哈希表 栈stack 栈的出队序列 n个有序元素的出栈序列个数: 卡特兰数 # ABC# CBA# ABC# ACB# BAC# BCA# CAB# ABCDE# ACBDE AEDCB ADBCE ABDCE 栈处理括号匹配 (brace match) "{{[]}({}){[][]}{[]}([({})]([{[]}]))}"...
一个简单的Python实现示例如下，使用列表维护访问顺序，尽管这可能在移除操作中带来O(n)的时间复杂度，但演示了LRU的基本理念。在实践中，为了提升性能，专业实现通常会采用双向链表和哈希表的组合，链表确保元素顺序，哈希表则用于存储键和链表节点，实现高效查找和更新。LRUCache 实现中，双向链表与哈希表...
Private需要实现的有,size;capacity;head,tail结点;hash表cache;poptail;moveToHead;removeNode;addNode;(通常的双向链表的实现方式) 下面给出代码: class LRUCache { public: struct LRUNode{ int key; int val; LRUNode* pre; LRUNode* next; }; ...
思路比较简单,基于哈希表和双向链表。先通过哈希表查找缓存块的位置,也就是缓存块在链表中的位置。然后把该缓存块置于链表表头。如果缓存已经满了,那就把表尾的缓存块丢掉,再在表头插入新的缓存块。 实现 用C++11实现的时候比较蛋疼,怪自己不够熟悉STL。
下面哪种数据结构适合用来实现 LRU 缓存( ) A. 数组 B. 链表 C. 哈希表 D. 双向链表 + 哈希表 相关知识点: 试题来源: 解析 D 答案:D 解析:双向链表可以方便地实现元素的移动,哈希表可以快速查找元素,两者结合适合实现 LRU 缓存。反馈 收藏
百度试题 结果1 题目以下哪种数据结构常用于实现 LRU 缓存淘汰策略? A. 队列 B. 栈 C. 哈希表 + 双向链表 D. 二叉树 相关知识点: 试题来源: 解析 C 答案:C 解析:哈希表 + 双向链表常用于实现 LRU 缓存淘汰策略。反馈 收藏