LeetCode--146--LRU缓存机制(python)

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。它应该支持如下操做： 获取数据 get 和 写入数据 put 。

获取数据 get(key) - 若是密钥 (key) 存在于缓存中，则获取密钥的值（老是正数），不然返回 -1。
写入数据 put(key, value) - 若是密钥不存在，则写入其数据值。当缓存容量达到上限时，它应该在写入新数据以前删除最近最少使用的数据值，从而为新的数据值留出空间。

进阶:

你是否能够在 O(1) 时间复杂度内完成这两种操做？

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); // 该操做会使得密钥 2 做废
cache.get(2); // 返回 -1 (未找到)
cache.put(4, 4); // 该操做会使得密钥 1 做废
cache.get(1); // 返回 -1 (未找到)
cache.get(3); // 返回 3
cache.get(4); // 返回 4

 

能够用标准的哈希表在 O(1)O(1) 时间内完成。

有一种叫作有序字典的数据结构，综合了哈希表和链表，在 Python 中为 OrderedDict，在 Java 中为 LinkedHashMap。

leetcode题解

 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)