leetcode刷题笔记-146. LRU 缓存机制(java实现) 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 。 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 。
Python3 Javaclass LRUCache(collections.OrderedDict): def __init__(self, capacity: int): super().__init__() self.capacity = capacity def get(self, key: int) -> int: if key not in self: return -1 self.move_to_end(key) ...
java中可以使用LinkeHashMap来实现LRU缓存。 程序: C++ class LRUCache { public: LRUCache(int capacity) { cap = capacity; } int get(int key) { auto it = map.find(key); if(it == map.end()) return -1; l.splice(l.begin(), l, it->second); return it->second->second; } void pu...
1 <= capacity <= 3000 0 <= key <= 10000 0 <= value <= 105 最多调用 2 * 105 次get 和put 进阶:是否可以在 O(1) 时间复杂度内完成这两种操作? 注意:本题与主站 146 题相同:https://leetcode-cn.com/problems/lru-cache/ 通过次数 35.3K 提交次数 63.8K 通过率 55.3%相关标签设计...
import java.util.LinkedHashMap;//leetcode submit region begin(Prohibit modification and deletion)class LRUCache {LinkedHashMap<Integer, Integer> cache = new LinkedHashMap<>();int capacity;public LRUCache(int capacity) {this.capacity = capacity;}public int get(int key) {//不包含if (!cache....
import java.util.HashMap; import java.util.Map; /** * 来源:力扣(LeetCode) * 链接:https://leetcode-cn.com/problems/lru-cache */ public class LRUCache { class Node { private int key; private int value; private Node pre; private Node next; ...
链接:leetcode-cn.com/problem 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...
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...
leetcode-266 思路是这样的:我们维护一个有序单链表,越靠近链表尾部的结点是越早之前访问的。当有一个新的数据被访问时,我们从链表头开始顺序遍历链表。 如果此数据之前已经被缓存在链表中了,我们遍历得到这个数据对应的结点,并将其从原来的位置删除,然后再插入到链表的尾部。