以下是一个简单的LRU缓存机制的Python实现示例: python class DLinkedNode: def __init__(self, key=0, value=0): self.key = key self.value = value self.prev = None self.next = None class LRUCache: def __init__(self, capacity: int): self.cache = {} self.capacity = capacity self.si...
1); // 缓存是 {1=1}lRUCache.put(2, 2); // 缓存是 {1=1, 2=2}lRUCache.get(1); // 返回 1lRUCache.put(3, 3); // 该操作会使得关键字 2 作废，缓存是 {1=1, 3=3}lRUCache.get(2); // 返回 -1 (未找到)lRUCache.put(4, ...
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 63.7K 通过率 55.3%相关标签设计...
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) ...
利用lru_cache装饰器实现通用LRU缓存 分析和设计 其实,如果只是抱着通过LeetCode测试的目的去做这道题,自己实现一个LRU也不是什么难事。 但是笔者可能比较轴,就是想用Python自带的lru_cache去实现它。毕竟笔者之前就已经用C++把它实现了一遍(笔者的上一篇文章讲的就是这件事)。
https://github.com/Linzertorte/LeetCode-in-Python/blob/master/LRUCache.py 代码参考的github人写的,思路非常清晰,写的也很好。 Cache简介: Cache(高速缓存), 一个在计算机中几乎随时接触的概念。CPU中Cache能极大提高存取数据和指令的时间,让整个存储器(Cache+内存)既有Cache的高速度,又能有内存的大容量;操...
数据结构设计 | 最小栈和LRU_cache 数据结构设计类的问题,在面试过程中作为考察编码者的基本功经常被问到,这类题目在leetcode里面数量不多。 最小栈 leetcode155 Minstack Design a stack that supports push, pop, top, and retrieving the minimum element in constant time. push(x) -- Push element x ...
leetcode LRU Cache python classNode(object):def__init__(self,k,x): self.key=k self.val=x self.prev=None self.next=NoneclassDoubleLinkedList(object):def__init__(self): self.tail=None self.head=NonedefisEmpty(self):returnnotself.NonedefremoveLast(self):...
LRU算法——python实现 在LeetCode上看到这么一道题: Design and implement a data structure for Least Recently Used (LRU) cache. It should support the following operations:getandset. get(key)- Get the value (will always be positive) of the key if the key exists in the cache, otherwise ...
写leetcode,常规代码超时,于是想加缓存,lru_cache也超时,但是神奇的是换cache就不超时,于是查了一下 lru_cache 传递两个参数:maxsize、typed 1) maxsize 代表被lru_cache装饰的方法最大可缓存的结果数量 (被装饰方法传参不同一样,则结果不一样;如果传参一样则为同一个结果), 如果不指定传参则默认值为128...