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 |