LeetCode实战：LRU缓存机制

背景

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题目英文

Design and implement a data structure for Least Recently Used (LRU) cache. It should support the following operations: get and put.

get(key) - Get the value (will always be positive) of the key if the key exists in the cache, otherwise return -1.

put(key, value) - Set or insert the value if the key is not already present. When the cache reached its capacity, it should invalidate the least recently used item before inserting a new item.

The cache is initialized with a positive capacity.

Follow up:

Could you do both operations in O(1) time complexity?

Example:

LRUCache cache = new LRUCache( 2 /* capacity */ );

cache.put(1, 1);
cache.put(2, 2);
cache.get(1);       // returns 1
cache.put(3, 3);    // evicts key 2
cache.get(2);       // returns -1 (not found)
cache.put(4, 4);    // evicts key 1
cache.get(1);       // returns -1 (not found)
cache.get(3);       // returns 3
cache.get(4);       // returns 4

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题目中文

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

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算法实现

计算机的缓存容量有限，如果缓存满了就要删除一些内容，给新内容腾位置。但问题是，删除哪些内容呢？我们肯定希望删掉哪些没什么用的缓存，而把有用的数据继续留在缓存里，方便之后继续使用。那么，什么样的数据，我们判定为「有用的」的数据呢？

LRU 缓存淘汰算法就是一种常用策略。LRU 的全称是 Least Recently Used，也就是说我们认为最近使用过的数据应该是是「有用的」，很久都没用过的数据应该是无用的，内存满了就优先删那些很久没用过的数据。

利用单链表的方式：

public class LRUCache
{
    private readonly int _length;
    private readonly List<KeyValuePair<int, int>> _lst;

    public LRUCache(int capacity)
    {
        _length = capacity;
        _lst = new List<KeyValuePair<int, int>>();
    }

    private int GetIndex(int key)
    {
        for (int i=0,len=_lst.Count;i<len;i++)
        {
            if (_lst[i].Key == key)
            {
                return i;
            }
        }
        return -1;
    }

    public int Get(int key)
    {
        int index = GetIndex(key);
        if (index!=-1)
        {
            int val = _lst[index].Value;
            _lst.RemoveAt(index);
            _lst.Add(new KeyValuePair<int, int>(key, val));
            return val;
        }
        return -1;
    }

    public void Put(int key, int value)
    {
        int index = GetIndex(key);
        if (index!=-1)
        {
            _lst.RemoveAt(index);
        }
        else if (_lst.Count == _length)
        {
            _lst.RemoveAt(0);
        }
        _lst.Add(new KeyValuePair<int, int>(key, value));
    }
}

/**
 * Your LRUCache object will be instantiated and called as such:
 * LRUCache obj = new LRUCache(capacity);
 * int param_1 = obj.Get(key);
 * obj.Put(key,value);
 */

利用 字典（哈希）+单链表 的方式：

public class LRUCache
{
    private readonly List<int> _keys;
    private readonly Dictionary<int, int> _dict;


    public LRUCache(int capacity)
    {
        _keys = new List<int>(capacity);
        _dict = new Dictionary<int, int>(capacity);
    }

    public int Get(int key)
    {
        if (_dict.ContainsKey(key))
        {
            _keys.Remove(key);
            _keys.Add(key);
            return _dict[key];
        }
        return -1;
    }

    public void Put(int key, int value)
    {
        if (_dict.ContainsKey(key))
        {
            _dict.Remove(key);
            _keys.Remove(key);
        }
        else if (_keys.Count == _keys.Capacity)
        {
            _dict.Remove(_keys[0]);
            _keys.RemoveAt(0);
        }
        _keys.Add(key);
        _dict.Add(key, value);
    }
}

/**
 * Your LRUCache object will be instantiated and called as such:
 * LRUCache obj = new LRUCache(capacity);
 * int param_1 = obj.Get(key);
 * obj.Put(key,value);
 */

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实验结果

利用单链表的方式：

• 状态：通过
• 18 / 18 个通过测试用例
• 执行用时: 868 ms, 在所有 C# 提交中击败了 6.25% 的用户
• 内存消耗: 47.8 MB, 在所有 C# 提交中击败了 26.67% 的用户

利用 字典（哈希）+单链表 的方式：

• 状态：通过
• 18 / 18 个通过测试用例
• 执行用时: 392 ms, 在所有 C# 提交中击败了 76.56% 的用户
• 内存消耗: 47.9 MB, 在所有 C# 提交中击败了 20.00% 的用户

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