• [LeetCode]LRU Cache有个问题,求大神解答【已解决】


    题目:

    Design and implement a data structure for Least Recently Used (LRU) cache. It should support the following operations: get and set.

    get(key) - Get the value (will always be positive) of the key if the key exists in the cache, otherwise return -1.
    set(key, value) - Set or insert the value if the key is not already present. When the cache reached its capacity, it should invalidate the least recently used item before inserting a new item.

    这是我的代码:

     1 class LRUCache{
     2 public:
     3     int num;
     4     int max;
     5     list<int> latest_key;         //用于保存使用情况,队头是最久未使用的,队尾是最近使用的
     6     unordered_map<int, int> cache;   //用于保存key,value
     7 
     8     LRUCache(int capacity) {
     9         num = 0;
    10         max = capacity;
    11     }
    12 
    13     int get(int key) {
    14         unordered_map<int, int>::iterator it = cache.find(key);
    15         list<int>::iterator iter;
    16         if (it == cache.end())  //如果没有找到key
    17             return -1;
    18         else            //如果找到了key,就在对应的最近latest队列里面修改key的位置,先把key所在的位置删除,再把key放到队尾
    19         {
    20             iter = latest_key.begin();
    21             while (*iter != key)
    22                 iter++;
    23             latest_key.erase(iter);
    24             latest_key.push_back(key);
    25             return it->second;
    26         }
    27     }
    28 
    29     void set(int key, int value) {
    30         unordered_map<int, int>::iterator it = cache.find(key);
    31         list<int>::iterator iter;
    32         if (it != cache.end())  //如果要插入的已经有key存在,就先在优先队列里面找到key出现的位置,删除,再把key插入队尾
    33         {
    34             it->second = value;
    35             iter = latest_key.begin();
    36             while (*iter != key)
    37                 iter++;
    38             latest_key.erase(iter);
    39             latest_key.push_back(key);
    40         }
    41         else            //如果要插入的不存在
    42         {
    43             if (num<max)  //如果不超过cache容量,则直接在cahe中插入,再在队尾添加该key
    44             {
    45                 num++;
    46                 cache.insert(std::pair< int, int >(key, value));
    47                 latest_key.push_back(key);
    48             }
    49             else      //如果cache已经满了,则根据队头元素,在cache删除对应键值,再在队列中删除这个队头,之后,把新要插入的键值插入cache中,把新key插入队尾
    50             {
    51                 int latest = latest_key.front();
    52                 cache.erase(latest);
    53                 latest_key.pop_front();
    54                 cache.insert(std::pair< int, int >(key, value));
    55                 latest_key.push_back(key);
    56             }
    57         }
    58     }
    59 };

      当我把代码中出现:

    1  iter = latest_key.begin();
    2  while (*iter != key)
    3     iter++; 

      部分替换为:

    1 iter=find(latest_key.begin(),latest_key.end(),key);

      就会报错:

    Time Limit Exceeded

    Last executed input: 2048,[set(1178,3401),set(903,6060).....

      我大致查了一下find的实现机制,也是遍历啊,按理说这两者效率差不多,为什么替换之后就不能通过?而替换之前能通过,求大神解答!!

      万分感谢!!!

      在Leetcode上问,已经得到答案:

      之前的那个算法效率确实不高,压线过的,修改了原有代码,增加了一个unordered_map<int, list<int>iterator>用来索引list,可以使时间复杂度降到O(1):

     1 class LRUCache{
     2 private:
     3     unordered_map<int, int> cache;
     4     unordered_map<int, list<int>::iterator> find_key;
     5     list<int> latest_key;
     6     int max;
     7 public:
     8     LRUCache(int capacity) : max(capacity){
     9 
    10     }
    11 
    12     int get(int key) {
    13         if (cache.find(key) == cache.end()){
    14             return -1;
    15         }
    16         latest_key.erase(find_key[key]);
    17         latest_key.push_front(key);
    18         find_key[key] = latest_key.begin();
    19         return cache[key];
    20     }
    21 
    22     void set(int key, int value) {
    23         if (cache.find(key) == cache.end()) {
    24             if (cache.size() >= max) {
    25                 cache.erase(latest_key.back());
    26                 latest_key.pop_back();
    27                 cache[key] = value;
    28                 latest_key.push_front(key);
    29                 find_key[key] = latest_key.begin();
    30             }
    31             else {
    32                 cache[key] = value;
    33                 latest_key.push_front(key);
    34                 find_key[key] = latest_key.begin();
    35             }
    36         }
    37         else {
    38             cache[key] = value;
    39             latest_key.erase(find_key[key]);
    40             latest_key.push_front(key);
    41             find_key[key] = latest_key.begin();
    42         }
    43     }
    44 };

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/yanqi0124/p/3806680.html
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