LeetCode 「中等」146.LRU 缓存

sankigan2025-2-25算法LeetCode

LRU 缓存open in new window

题目描述

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)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 getput 必须以 O(1) 的平均时间复杂度运行。

示例

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]

解答

Code
/**
 * @param {number} capacity
 */
var LRUCache = function(capacity) {
  this.capacity = capacity;
  this.cacheList = new Map();
};

/**
 * @param {number} key
 * @return {number}
 */
LRUCache.prototype.get = function(key) {
  if (!this.cache.has(key)) return -1;
  const value = this.cache.get(key);
  this.cache.delete(key);
  this.cache.set(key, value);
  return value;
};

/**
 * @param {number} key
 * @param {number} value
 * @return {void}
 */
LRUCache.prototype.put = function(key, value) {
  if (this.cacheList.has(key)) this.cacheList.delete(key);
  this.cacheList.set(key, value);
  if (this.cacheList.size > this.capacity) {
    const firstKey = this.cacheList.keys().next().value;
    this.cacheList.delete(firstKey);
  }
};

/**
 * Your LRUCache object will be instantiated and called as such:
 * var obj = new LRUCache(capacity)
 * var param_1 = obj.get(key)
 * obj.put(key,value)
 */
更新于 2025/3/20 23:23:29
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