力扣:146. LRU 缓存(Python3)

题目:

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。

来源:力扣(LeetCode)
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示例:

示例 1:

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

解法:

使用collections.OrderedDict处理。

知识点:

1.collections.OrderedDict():创建按照插入顺序存储的字典。

2.dict.get(key, default=None):key是字典中要查找的键,default是当如果指定键的值不存在时,设置返回该默认值。返回指定键的值,如果值不在字典中返回default。

3.collections.OrderedDict().move_to_end(key, last=True):默认将指定的 key-value 对移动到最新的位置;如果将 last 改为 False,则将指定的 key-value 对移动到最老加入的位置。

4.collections.OrderedDict().popitem(last=True):默认弹出并返回最新加入的 key-value 对;如果将 last 参数设为 False,则弹出并返回最老加入的 key-value 对。

代码:

from collections import OrderedDict


class LRUCache:

    def __init__(self, capacity: int):
        self.capacity = capacity
        self.dict = OrderedDict()

    def get(self, key: int) -> int:
        if key in self.dict:
            self.dict.move_to_end(key)
        return self.dict.get(key, -1)

    def put(self, key: int, value: int) -> None:
        if key in self.dict:
            self.dict.move_to_end(key)
        else:
            if len(self.dict) == self.capacity:
                self.dict.popitem(last=False)
        self.dict[key] = value



# Your LRUCache object will be instantiated and called as such:
# obj = LRUCache(capacity)
# param_1 = obj.get(key)
# obj.put(key,value)

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