2023-09-25 LeetCode每日一题(LFU 缓存)

2023-09-25每日一题

一、题目编号

460. LFU 缓存

二、题目链接

点击跳转到题目位置

三、题目描述

请你为 最不经常使用(LFU)缓存算法设计并实现数据结构。

实现 LFUCache 类:

  • LFUCache(int capacity) - 用数据结构的容量 capacity 初始化对象
  • int get(int key) - 如果键 key 存在于缓存中,则获取键的值,否则返回 -1 。
  • void put(int key, int value) - 如果键 key 已存在,则变更其值;如果键不存在,请插入键值对。当缓存达到其容量 capacity 时,则应该在插入新项之前,移除最不经常使用的项。在此问题中,当存在平局(即两个或更多个键具有相同使用频率)时,应该去除 最久未使用 的键。
    为了确定最不常使用的键,可以为缓存中的每个键维护一个 使用计数器 。使用计数最小的键是最久未使用的键

当一个键首次插入到缓存中时,它的使用计数器被设置为 1 (由于 put 操作)。对缓存中的键执行 get 或 put 操作,使用计数器的值将会递增。

函数 get 和 put 必须以 O(1) 的平均时间复杂度运行。

示例:
在这里插入图片描述提示:

  • 1 <= capacity <= 104
  • 0 <= key <= 105
  • 0 <= value <= 109
  • 最多调用 2 * 105 次 get 和 put 方法

四、解题代码

struct Node {
    int cnt, time, key, value;

    Node(int _cnt, int _time, int _key, int _value):cnt(_cnt), time(_time), key(_key), value(_value){}
    
    bool operator < (const Node& rhs) const {
        return cnt == rhs.cnt ? time < rhs.time : cnt < rhs.cnt;
    }
};
class LFUCache {
    // 缓存容量,时间戳
    int capacity, time;
    unordered_map<int, Node> key_table;
    set<Node> S;
public:
    LFUCache(int _capacity) {
        capacity = _capacity;
        time = 0;
        key_table.clear();
        S.clear();
    }
    
    int get(int key) {
        if (capacity == 0) return -1;
        auto it = key_table.find(key);
        // 如果哈希表中没有键 key,返回 -1
        if (it == key_table.end()) return -1;
        // 从哈希表中得到旧的缓存
        Node cache = it -> second;
        // 从平衡二叉树中删除旧的缓存
        S.erase(cache);
        // 将旧缓存更新
        cache.cnt += 1;
        cache.time = ++time;
        // 将新缓存重新放入哈希表和平衡二叉树中
        S.insert(cache);
        it -> second = cache;
        return cache.value;
    }
    
    void put(int key, int value) {
        if (capacity == 0) return;
        auto it = key_table.find(key);
        if (it == key_table.end()) {
            // 如果到达缓存容量上限
            if (key_table.size() == capacity) {
                // 从哈希表和平衡二叉树中删除最近最少使用的缓存
                key_table.erase(S.begin() -> key);
                S.erase(S.begin());
            }
            // 创建新的缓存
            Node cache = Node(1, ++time, key, value);
            // 将新缓存放入哈希表和平衡二叉树中
            key_table.insert(make_pair(key, cache));
            S.insert(cache);
        }
        else {
            // 这里和 get() 函数类似
            Node cache = it -> second;
            S.erase(cache);
            cache.cnt += 1;
            cache.time = ++time;
            cache.value = value;
            S.insert(cache);
            it -> second = cache;
        }
    }
};

五、解题思路

(1) 哈希表+二叉平衡树文章来源地址https://www.uudwc.com/A/rZAXD/

原文地址:https://blog.csdn.net/qq_56086076/article/details/133279250

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系站长进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

上一篇 2023年09月26日 14:44
驱动开发---基于gpio子系统编写LED灯的驱动
下一篇 2023年09月26日 14:44