FindTabBarSize FindBorderBarSize 请你设计并实现一个满足LRU (最近最少使用) 缓存约束的数据结构。 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key已...
LRU 缓存机制可以通过哈希表辅以双向链表实现,我们用一个哈希表和一个双向链表维护所有在缓存中的键值对。双向链表按照被使用的顺序存储了这些键值对,靠近头部的键值对是最近使用的,而靠近尾部的键值对是最久未使用的。 哈希表即为普通的哈希映射(HashMap),通过缓存数据的键映射到其在双向链表中的位置。
三、具体代码 LeetCode的官方C++题解除了get()函数和put()函数外,还使用了四个函数。笔者重新整理了一下代码,只用再使用refresh()和remove()函数。 下面的代码以头部节点为最近使用的,尾部节点为最久未使用的。 首先自己定义一个双向链表,每个节点有key、value、prev指针、next指针4个属性。 classDListNode{ publi...
题目来源: 力扣(LeetCode) 题目名称: LRU缓存机制 题目描述: 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)——如果关键字 (key) 存在于缓存中,则获取关键字
这样驱逐和插入很方便,但要查找一个页则需要遍历链表,get操作又变成了O(n)的,也很慢。这时可以用哈希表这样一个在leetcode中常见的用空间换时间的结构,存储key到node的映射,来加速查找。 这样,get操作就是判断key是否存在,若存在则通过hash表找到其位置,返回其值。注意这个get操作使这个节点称为了RU的节点,因此...
LeetCode146:LRU缓存 题目描述 请你设计并实现一个满足 LRU (最近最少使用) 缓存 约束的数据结构。 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 。
C++实现LRU算法(LeetCode 146 LRU缓存机制) LRU算法: LRU算法(Least Recently Used)是一种缓存淘汰策略,最近使用的数据是有用的, 如果缓存满了,删除最久没用过的数据 LRU算法描述: (1)设置缓存大小 (2)get:在缓存中根据key索引value,如果缓存中没有,返回-1...
对于LRU缓存的实现,就是leetcode上的这道题。 说一下思路: 题目谈到key-value(关键字和值)的存在,让我们想起了java的hashmap和python的dict 都是以键值对的形式储存 先说hashmap,由于hashmap无法记录访问数据项目访问的前后顺序,这里考虑使用双链表来记录顺序。
而当缓存达到其最大容量时，最近最少访问的数据将被剔除，为新数据腾出空间。这种策略旨在最大化缓存的效率，确保最常用的数据始终可访问，同时减少不常用的数据占用空间。▲ LRU算法实现 LRU缓存是计算机科学中的一种重要数据结构，常用于优化缓存性能。在LeetCode的第146题中，我们要求设计一个满足LRU要求的数据结构...
七爪源码:LeetCode — 146. LRU 缓存 在这里,我们可以简单地利用 JavaScript 中 Map 对象的特性。 它可以记录添加key的顺序,所以我们在get方法中delete和reassign; 在put方法中delete(如果存在)重新赋值,然后判断是否超过容量,如果超过,使用map.keys()获取keys的可迭代对象,通过Iterator获取第一项的值 .next()....