内容简介:分为两种情况:1.缓存不满命中缓存(缓存中存在该值),则缓存无任何变化
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) - 如果密钥不存在,则写入其数据值。当缓存容量达到上限时,它应该在写入新数据之前删除最近最少使用的数据值,从而为新的数据值留出空间。 进阶: 你是否可以在 O(1) 时间复杂度内完成这两种操作? 示例: LRUCache cache = new LRUCache( 2 /* 缓存容量 */ ); cache.put(1, 1); cache.put(2, 2); cache.get(1); // 返回 1 cache.put(3, 3); // 该操作会使得密钥 2 作废 cache.get(2); // 返回 -1 (未找到) cache.put(4, 4); // 该操作会使得密钥 1 作废 cache.get(1); // 返回 -1 (未找到) cache.get(3); // 返回 3 cache.get(4); // 返回 4 复制代码
解题思路:
搞清楚两个问题就行,执行put操作的时候关注
一、缓存数据的变化
分为两种情况:
1.缓存不满
命中缓存(缓存中存在该值),则缓存无任何变化
未命中缓存(缓存中不存在该值),缓存中加入该值
2.缓存已满
命中缓存,缓存无变化
未命中缓存,删掉缓存末尾的值,之后缓存中加入该值
从以上分析,要想找到 缓存末尾的值
,我想到两个办法。
(1)将缓存有序化(有序化涉及到排序,增加算法复杂度,所以我不用这个方法)
(2)设置一个指针从内存第一个数开始跟踪缓存末尾的值
二、内存中增加数据时内存的变化
也是两种情况 1.内存中不存在该值(新数据)
直接将该值置于内存首部
2.内存中已经存在该值(旧数据)
更新内存中值的顺序,规则是将改值的前一个节点的下一个节点设置为该值的下一个节点,然后该值置于内存首部(基本链表操作)
这里需要考虑部分特殊情况,比如内存为空的情况下连续执行以下操作
put(1, 1); put(1, 1); 复制代码
所以更新的规则要兼容以上情况
执行get的时候,如果缓存中存在get的数据,则更新缓存顺序,跟以上一样。
代码:
let LRUCache = function(capacity) {
this.cacheSize = capacity;
// 缓存计数器
this.cacheIndex = 0;
this.cacheSet = new Set();
// 内存头节点
this.head = null;
// 缓存尾节点
this.cacheShift = null;
this.memory = {};
};
LRUCache.prototype.get = function(key) {
let val;
const { cacheSet, memory } = this;
if (cacheSet.has(key)) {
val = memory[key].value;
console.log(memory[key].value)
// get 最后一个节点
if (memory[key].next == null) {
return val;
}
if (memory.cacheShift === memory[key] && memory.cacheShift.next) {
memory.cacheShift = memory.cacheShift.next;
}
this.memorySort(key);
} else {
val = -1;
console.log(-1);
}
return val;
};
LRUCache.prototype.put = function(key, value) {
const { cacheSet, memory } = this;
if (this.cacheIndex < this.cacheSize) {
!cacheSet.has(key) && this.cacheIndex++;
cacheSet.add(key)
} else {
if (!cacheSet.has(key)) {
cacheSet.delete(memory.cacheShift.key);
memory.cacheShift.next && (memory.cacheShift = memory.cacheShift.next);
cacheSet.add(key);
}
}
// 内存中有值
if (memory.head) {
// 内存中不存在该节点
if (!memory[key]) {
memory[key] = {
prev: memory.head,
next: null
}
memory.head.next = memory[key];
memory.head = memory[key];
} else { // 内存中存在节点
if (memory.cacheShift === memory[key] && memory.cacheShift.next) {
memory.cacheShift = memory[key].next;
}
this.memorySort(key);
}
} else { // 内存为空,该节点为第一个节点
memory[key] = {
prev: null,
next: null
};
memory.cacheShift = memory.head = memory[key];
}
memory[key].key = key;
memory[key].value = value;
};
LRUCache.prototype.memorySort = function(key) {
const { memory } = this;
// get 的不是最后一个节点
if (memory[key].next != null) {
if (memory[key].prev != null) {
memory[key].prev.next = memory[key].next;
} else { // 第一个节点
memory[key].next.prev = null;
}
memory[key].next.prev = memory[key].prev;
memory[key].prev = memory.head;
memory[key].next = null;
memory.head.next = memory[key];
memory.head = memory[key];
}
}
复制代码
以上,是我第一感觉的做法。为什么说是第一感觉,首先,题目要求 O(1)
的复杂度,所以我不能用 js
中较为方便操作的数组。期次,不能用对象,因为用对象无法知道缓存的顺序。所以我只能想到链表的操作,一旦用到链表,免不了各种增删改查的操作,所以代码上会复杂不少。
然而,我的一位同事的做法,让我震惊了。如下:
class LRUCache {
constructor(capacity) {
this.capacity = capacity
this.map = new Map()
}
get(key) {
let val = this.map.get(key)
if (typeof val === 'undefined') { return -1 }
this.map.delete(key)
this.map.set(key, val)
return val
}
put(key, value) {
if (this.map.has(key)) {
this.map.delete(key)
}
this.map.set(key, value)
let keys = this.map.keys()
while (this.map.size > this.capacity) { this.map.delete(keys.next().value) }
}
}
复制代码
这里他用的是 map
,为什么 map
可以。这里分析下。
map.keys().next()
可以取得到他排位第一的键值, map.put()
操作类似数组的 push
操作,将值保存在最顶的位置,这两点就是最关键的,也正是我没想到的。这样一来,就能清除的 排序 而且对 map
的操作复杂度为 O(1)
,比操作对象还快。不仅在代码上及其优美,算法复杂度也是最优的。
感触: js
为我们封装了不少函数,熟练掌握,你就能如虎添翼。
以上所述就是小编给大家介绍的《详解leetcode146题【LRU (最近最少使用) 缓存机制】(附js最优解法!)》,希望对大家有所帮助,如果大家有任何疑问请给我留言,小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对 码农网 的支持!
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有限与无限的游戏
[美]詹姆斯·卡斯 / 马小悟、余倩 / 电子工业出版社 / 2013-10 / 35.00元
在这本书中,詹姆斯·卡斯向我们展示了世界上两种类型的「游戏」:「有限的游戏」和「无限的游戏」。 有限的游戏,其目的在于赢得胜利;无限的游戏,却旨在让游戏永远进行下去。有限的游戏在边界内玩,无限的游戏玩的就是边界。有限的游戏具有一个确定的开始和结束,拥有特定的赢家,规则的存在就是为了保证游戏会结束。无限的游戏既没有确定的开始和结束,也没有赢家,它的目的在于将更多的人带入到游戏本身中来,从而延续......一起来看看 《有限与无限的游戏》 这本书的介绍吧!