面试150 LRU缓存

思路

这里我们使用collections中的OrderedDict去维护。因为它提供了一种有序的字典数据结构，它对比普通字典，OrderedDict会严格按照键值对的顺序插入顺序存储的书，即使在插入后修改已有的键，顺序也不会改变。并且它提供的over_to_end方法，可将指定键移动到字典的末尾(last=True)或开头（last=False),支持popitem(last=True）方法，按顺序弹出最后一个(last=True)或第一个(last=False)键值对

class LRUCache:def __init__(self, capacity: int):self.cache=OrderedDict()self.capacity=capacitydef get(self, key: int) -> int:if key not in self.cache:return -1self.cache.move_to_end(key)return self.cache[key]def put(self, key: int, value: int) -> None:if key in self.cache:self.cache.move_to_end(key)self.cache[key]=valueif len(self.cache)>self.capacity:self.cache.popitem(last=False)# Your LRUCache object will be instantiated and called as such:
# obj = LRUCache(capacity)
# param_1 = obj.get(key)
# obj.put(key,value)

特性	OrderedDict	Python 3.7+ 普通字典 (dict)
插入顺序保留	是	是
顺序敏感比较	是	否
move_to_end()	支持	不支持
内存占用	更高（维护双向链表）	更低
性能	略低（因额外维护顺序）	更高