LeetCode - #146 LRU 缓存（Top 100）

文章目录

• • 前言
  • 1. 描述
  • 2. 示例
  • 3. 答案
  • 关于我们

前言

本题为 LeetCode 前 100 高频题

我们社区陆续会将顾毅（Netflix 增长黑客，《iOS 面试之道》作者，ACE 职业健身教练。）的 Swift 算法题题解整理为文字版以方便大家学习与阅读。

LeetCode 算法到目前我们已经更新到 145 期，我们会保持更新时间和进度（周一、周三、周五早上 9:00 发布），每期的内容不多，我们希望大家可以在上班路上阅读，长久积累会有很大提升。

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难度水平：中等

1. 描述

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。

2. 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

约束条件：

• 1 <= capacity <= 3000
• 0 <= key <= 10000
• 0 <= value <= 10^5
• 最多调用 2 * 10^5 次 get 和 put
  

3. 答案

class LRUCache {

    private let capacity: Int
    private var count = 0

    private let head = LRUCacheNode(0, 0)
    private let tail = LRUCacheNode(0, 0)

    private var dict = [Int: LRUCacheNode]()

    init(_ capacity: Int) {
        self.capacity = capacity

        head.next = tail
        tail.pre = head
    }

    func get(_ key: Int) -> Int {
        if let node = dict[key] {
            remove(key)
            insert(node)
            return node.val
        }
        return -1
    }

    func put(_ key: Int, _ value: Int) {
        if let node = dict[key] {
            node.val = value
            remove(key)
            insert(node)
            return
        }

        let node = LRUCacheNode(key, value)
        dict[key] = node
        if count == capacity, let tailKey = tail.pre?.key {
            remove(tailKey)
        }
        insert(node)
    }

    private func insert(_ node: LRUCacheNode) {
        dict[node.key] = node

        node.next = head.next
        head.next?.pre = node
        node.pre = head
        head.next = node

        count += 1
    }

    private func remove(_ key: Int) {
        guard count > 0, let node = dict[key] else {
            return
        }
        dict[key] = nil

        node.pre?.next = node.next
        node.next?.pre = node.pre
        node.pre = nil
        node.next = nil

        count -= 1
    }

}

fileprivate class LRUCacheNode {

    let key: Int
    var val: Int

    var pre: LRUCacheNode?
    var next: LRUCacheNode?

    init(_ key: Int, _ val: Int) {
        self.key = key
        self.val = val
    }

}

• 主要思想：使用链表和哈希映射来构建缓存。
• 时间复杂度： O(1)
• 空间复杂度： O(k)

该算法题解的仓库：LeetCode-Swift

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