LeetCode 146. LRU緩存機制Golang版
1. 問題描述
運用你所掌握的資料結構,設計和實作一個 LRU (最近最少使用) 緩存機制 。
實作 LRUCache 類:
LRUCache(int capacity) 以正整數作為容量 capacity 初始化 LRU 緩存
int get(int key) 如果關鍵字 key 存在于緩存中,則傳回關鍵字的值,否則傳回 -1 。
void put(int key, int value) 如果關鍵字已經存在,則變更其資料值;如果關鍵字不存在,則插入該組「關鍵字-值」。當緩存容量達到上限時,它應該在寫入新資料之前删除最久未使用的資料值,進而為新的資料值留出空間。
進階:你是否可以在 O(1) 時間複雜度内完成這兩種操作?
2. 思路
3. 代碼
type LRUCache struct {
size int
capacity int
cache map[int]*DLinkedNode
head, tail *DLinkedNode
}
type DLinkedNode struct {
key, value int
prev, next *DLinkedNode
}
func initDLinkedNode(key, value int) *DLinkedNode {
return &DLinkedNode{
key: key,
value: value,
}
}
func Constructor(capacity int) LRUCache {
l := LRUCache {
cache : map[int]*DLinkedNode{},
head : initDLinkedNode(0, 0),
tail : initDLinkedNode(0, 0),
capacity: capacity,
}
l.head.next = l.tail
l.tail.prev = l.head
return l
}
func (this *LRUCache) Get(key int) int {
if _, ok := this.cache[key]; !ok {
return -1
}
node := this.cache[key]
this.moveToHead(node)
return node.value
}
func (this *LRUCache) Put(key int, value int) {
if _, ok := this.cache[key]; !ok {
node := initDLinkedNode(key, value)
this.cache[key] = node
this.addToHead(node)
this.size++
if this.size > this.capacity {
removed := this.removeTail()
delete(this.cache,removed.key)
this.size--
}
} else {
node := this.cache[key]
node.value = value
this.moveToHead(node)
}
}
func (this *LRUCache) moveToHead(node *DLinkedNode) {
this.removeNode(node)
this.addToHead(node)
}
func (this *LRUCache) addToHead(node *DLinkedNode) {
node.prev = this.head
node.next = this.head.next
this.head.next.prev = node
this.head.next = node
}
func (this *LRUCache) removeTail() *DLinkedNode {
node := this.tail.prev
this.removeNode(node)
return node
}
func (this *LRUCache) removeNode(node *DLinkedNode) {
node.prev.next = node.next
node.next.prev = node.prev
}
/**
* Your LRUCache object will be instantiated and called as such:
* obj := Constructor(capacity);
* param_1 := obj.Get(key);
* obj.Put(key,value);
*/