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杂项

A146. LRU缓存机制

难度中等

题目描述

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) - 如果密钥已经存在，则变更其数据值；如果密钥不存在，则插入该组「密钥/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久未使用的数据值，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

题目链接

https://leetcode-cn.com/problems/lru-cache/

思路:

　　区别LRU和LFU：

　　LRU是最近最少使用页面置换算法(Least Recently Used),也就是首先淘汰最长时间未被使用的页面！

　　LFU是最近最不常用页面置换算法(Least Frequently Used),也就是淘汰一定时期内被访问次数最少的页!

　　LRU关键是看页面最后一次被使用到发生调度的时间长短；

　　而LFU关键是看一定时间段内页面被使用的频率!　　

代码:

class LRUCache:
    def __init__(self, capacity: int):
        self.mem = {}
        self.times = {}
        self.time = 0
        self.capacity = capacity

    def get(self, key: int) -> int:
        self.time += 1
        if key in self.mem:
            self.times[key] = self.time
            return self.mem[key]
        else:
            return -1

    def put(self, key: int, value: int) -> None:
        self.time += 1
        self.times[key] = self.time
        self.mem[key] = value

        if len(self.mem) > self.capacity:
            minimal = min(self.times, key=self.times.get)
            self.mem.pop(minimal)
            self.times.pop(minimal)
        # print(self.times)