内容简介：版权声明： 本文为博主原创文章，发表自知一的指纹。转载需向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。
版权声明： 本文为博主原创文章，发表自知一的指纹。转载需向 我的邮箱 申请。
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之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。
链接： https://leetcode-cn.com/problems/lru-cache
from collections import OrderedDict
class LRUCache(object):
def __init__(self, capacity):
"""
:type capacity: int
"""
self._cache = OrderedDict()
self._size = capacity
def get(self, key):
"""
:type key: int
:rtype: int
"""
if key not in self._cache:
return -1
val = self._cache.pop(key)
self._cache[key] = val
return val
def put(self, key, value):
"""
:type key: int
:type value: int
:rtype: None
"""
if key in self._cache:
self._cache.pop(key)
self._cache[key] = value
else:
if len(self._cache) == self._size:
self._cache.popitem(last=False)
self._cache[key] = value
# Your LRUCache object will be instantiated and called as such:
# obj = LRUCache(capacity)
# param_1 = obj.get(key)
# obj.put(key,value)
有序字典的解法
时间复杂度 O(1)
空间复杂度 O(capacity)
Java 解法需要 LinkedHashMap TODO
LRU(Least Recently Used)最少最近使用，一种页面置换算法。
LFU(Least Frequently Used)最近最不常用。
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