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LRU缓存——双向链表+哈希表

news 2025/10/10 12:18:06

请你设计并实现一个满足 LRU (最近最少使用) 缓存约束的数据结构。

实现 LRUCache 类：

LRUCache(int capacity) 以 正整数 作为容量 capacity 初始化 LRU 缓存
int get(int key) 如果关键字 key 存在于缓存中，则返回关键字的值，否则返回 -1 。
void put(int key, int value) 如果关键字 key 已经存在，则变更其数据值 value ；如果不存在，则向缓存中插入该组 key-value 。如果插入操作导致关键字数量超过 capacity ，则应该逐出最久未使用的关键字。

函数 get 和 put 必须以 O(1) 的平均时间复杂度运行。

示例：

输入
["LRUCache", "put", "put", "get", "put", "get", "put", "get", "get", "get"]
[[2], [1, 1], [2, 2], [1], [3, 3], [2], [4, 4], [1], [3], [4]]
输出
[null, null, null, 1, null, -1, null, -1, 3, 4]解释
LRUCache lRUCache = new LRUCache(2);
lRUCache.put(1, 1); // 缓存是 {1=1}
lRUCache.put(2, 2); // 缓存是 {1=1, 2=2}
lRUCache.get(1);    // 返回 1
lRUCache.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, 4); // 该操作会使得关键字 1 作废，缓存是 {4=4, 3=3}
lRUCache.get(1);    // 返回 -1 (未找到)
lRUCache.get(3);    // 返回 3
lRUCache.get(4);    // 返回 4

思路：双向链表实现最久未使用的判定，最靠前的最久未使用的。当访问（或插入）了某一个节点后，需要将这个节点挪到链表的尾部。

当双向链表删除最久未使用的节点后，还需记得删除哈希表中对应的信息【哈希表和双向链表中存储的信息应统一】。

该方法的数据结构很巧妙：DLinkedNode中有key和value，存储key实现了可以通过链表节点反向寻找哈希表，在删除时很有用。哈希表是{key:DLinkedNode}的结构，可以实现链表的随机访问（而非顺序访问）。

class DLinkedNode:def __init__(self, key=0, value=0):self.key = keyself.value = valueself.prev = Noneself.next = Noneclass LRUCache:def __init__(self, capacity: int):self.capacity = capacityself.cache = {}self.size = 0self.head=DLinkedNode()self.tail=DLinkedNode()self.head.next=self.tailself.tail.prev=self.headdef get(self, key: int) -> int:if key in self.cache:node = self.cache[key]self.toTail(node)return node.valueelse:return -1def put(self, key: int, value: int) -> None:if key in self.cache:node = self.cache[key]node.value = valueself.toTail(node)else:self.cache[key] = DLinkedNode(key, value)self.enterTail(self.cache[key])if self.size < self.capacity:self.size += 1else:key=self.removeFirst()self.cache.pop(key)def removeFirst(self):key = self.head.next.keyself.head.next.next.prev = self.headself.head.next = self.head.next.nextreturn keydef toTail(self,node):node.prev.next = node.nextnode.next.prev = node.prevself.enterTail(node)def enterTail(self,node):node.next = self.tailnode.prev = self.tail.prevself.tail.prev.next = nodeself.tail.prev = node

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