LeetCode--146--LRU緩存機制(python)

運用你所掌握的數據結構，設計和實現一個  LRU (最近最少使用) 緩存機制。它應該支持如下操做： 獲取數據 get 和 寫入數據 put 。

獲取數據 get(key) - 若是密鑰 (key) 存在於緩存中，則獲取密鑰的值（老是正數），不然返回 -1。
寫入數據 put(key, value) - 若是密鑰不存在，則寫入其數據值。當緩存容量達到上限時，它應該在寫入新數據以前刪除最近最少使用的數據值，從而爲新的數據值留出空間。

進階:

你是否能夠在 O(1) 時間複雜度內完成這兩種操做？

示例:

LRUCache cache = new LRUCache( 2 /* 緩存容量 */ );

cache.put(1, 1);
cache.put(2, 2);
cache.get(1); // 返回 1
cache.put(3, 3); // 該操做會使得密鑰 2 做廢
cache.get(2); // 返回 -1 (未找到)
cache.put(4, 4); // 該操做會使得密鑰 1 做廢
cache.get(1); // 返回 -1 (未找到)
cache.get(3); // 返回 3
cache.get(4); // 返回 4

 

能夠用標準的哈希表在 O(1)O(1) 時間內完成。

有一種叫作有序字典的數據結構，綜合了哈希表和鏈表，在 Python 中爲 OrderedDict，在 Java 中爲 LinkedHashMap。

leetcode題解

 1 from collections import OrderedDict
 2 class LRUCache(OrderedDict):
 3 
 4     def __init__(self, capacity):
 5         """
 6         :type capacity: int
 7         """
 8         self.capacity = capacity
 9 
10     def get(self, key):
11         """
12         :type key: int
13         :rtype: int
14         """
15         if key not in self:
16             return -1
17         
18         self.move_to_end(key)
19         return self[key]
20     def put(self, key, value):
21         """
22         :type key: int
23         :type value: int
24         :rtype: None
25         """
26         if key in self:
27             self.move_to_end(key)
28         self[key]=value
29         if len(self)>self.capacity:
30             self.popitem(last=False)