460. LFU 缓存

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。当缓存达到其容量时，则应该在插入新项之前，使最不经常使用的项无效。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，应该去除最近最久未使用的键。
注意「项的使用次数」就是自插入该项以来对其调用 get 和 put 函数的次数之和。使用次数会在对应项被移除后置为 0 。

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。

示例：输入：
["LFUCache", "put", "put", "get", "put", "get", "get", "put", "get", "get", "get"]
[[2], [1, 1], [2, 2], [1], [3, 3], [2], [3], [4, 4], [1], [3], [4]]
输出：
[null, null, null, 1, null, -1, 3, null, -1, 3, 4]解释：
// cnt(x) = 键 x 的使用计数
// cache=[] 将显示最后一次使用的顺序（最左边的元素是最近的）
LFUCache lFUCache = new LFUCache(2);
lFUCache.put(1, 1);   // cache=[1,_], cnt(1)=1
lFUCache.put(2, 2);   // cache=[2,1], cnt(2)=1, cnt(1)=1
lFUCache.get(1);      // 返回 1// cache=[1,2], cnt(2)=1, cnt(1)=2
lFUCache.put(3, 3);   // 去除键 2 ，因为 cnt(2)=1 ，使用计数最小// cache=[3,1], cnt(3)=1, cnt(1)=2
lFUCache.get(2);      // 返回 -1（未找到）
lFUCache.get(3);      // 返回 3// cache=[3,1], cnt(3)=2, cnt(1)=2
lFUCache.put(4, 4);   // 去除键 1 ，1 和 3 的 cnt 相同，但 1 最久未使用// cache=[4,3], cnt(4)=1, cnt(3)=2
lFUCache.get(1);      // 返回 -1（未找到）
lFUCache.get(3);      // 返回 3// cache=[3,4], cnt(4)=1, cnt(3)=3
lFUCache.get(4);      // 返回 4// cache=[3,4], cnt(4)=2, cnt(3)=3

解题思路

将键值对和使用频率封装成为node对象，使用map记录key和node的映射关系。对于每个使用频率，维护一个linkedSet记录使用的顺序，就可以做到每次删除使用频率最少的并且最近未使用的

代码

    class LFUCache {Map<Integer,Node> map=new HashMap();int size,cap;int min=1;Map<Integer,LinkedHashSet<Node>> freq=new HashMap<>();public LFUCache(int capacity) {size=0;cap=capacity;}public int get(int key) {if(!map.containsKey(key))return -1;Node node = map.get(key);freq.get(node.cnt).remove(node);if(node.cnt==min&&freq.get(min).isEmpty())min=node.cnt+1;node.cnt++;if(!freq.containsKey(node.cnt))freq.put(node.cnt,new LinkedHashSet<>());freq.get(node.cnt).add(node);return node.value;}public void put(int key, int value) {if(cap==0) return;if(map.containsKey(key)){Node node = map.get(key);freq.get(node.cnt).remove(node);if(node.cnt==min&&freq.get(min).isEmpty())min=node.cnt+1;node.cnt++;node.value=value;}else{if(size==cap){LinkedHashSet<Node> set = freq.get(min);Node de = set.iterator().next();set.remove(de);map.remove(de.key);size--;}Node node=new Node(key,value);map.put(key,node);min=1;size++;}Node cur=map.get(key);if(!freq.containsKey(cur.cnt))freq.put(cur.cnt,new LinkedHashSet<>());freq.get(cur.cnt).add(cur);}class Node{int cnt,key,value;Node(int k,int v){key=k;value=v;cnt=1;}}}/*** Your LFUCache object will be instantiated and called as such:* LFUCache obj = new LFUCache(capacity);* int param_1 = obj.get(key);* obj.put(key,value);*/

460. LFU 缓存相关推荐

leetcode 460. LFU 缓存 hard
leetcode 460. LFU 缓存 hard 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) ...
lfu算法c语言,LeetCode算法系列 460. LFU 缓存机制
力扣原题 460. LFU 缓存机制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 cap ...
学习笔记 | LeetCode 460. LFU缓存
LeetCode 460. LFU缓存请你为最不经常使用(LFU)缓存算法设计并实现数据结构.它应该支持以下操作:get 和 put. get(key)- 如果键存在于缓存中,则获取键的值(总是正 ...
LeetCode 460. LFU 缓存 -- 哈希查询+双向链表
LFU 缓存困难 634 相关企业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 ca ...
LeetCode 460. LFU缓存
文章目录题目描述思路实现解法二扩展题目描述实现一个LFU缓存(Least Frequently Used). 在需要移除元素时,移除最近访问频率最低的.可以对每个元素增加一个计数器,访问 ...
力扣 460. LFU 缓存
题目来源:https://leetcode.cn/problems/lfu-cache/ 大致题意: 设计一个 LFU 缓存类: LFUCache(int capacity) - 用数据结构的容量 c ...
lfu实现 java_LFU算法实现（460. LFU缓存）
今天字节客户端三面问了这道题,没做出来.第一,之前没见过lfu,第二,要求O(1)时间,条件苛刻一点.只能说无缘字节. 言归正传,LFU算法:least frequently used,最近最不经常使 ...
LeetCode 460. LFU缓存（哈希双链表）
1. 题目设计并实现最不经常使用(LFU)缓存的数据结构.它应该支持以下操作:get 和 put. get(key) - 如果键存在于缓存中,则获取键的值(总是正数),否则返回 -1. put(ke ...
460.LFU 缓存
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 ge ...

460. LFU 缓存

460. LFU 缓存

解题思路

代码

460. LFU 缓存相关推荐

最新文章

热门文章