Caché LRU
Guía detallada e implementación de Python para el problema 'LRU Cache'.
1. aprender
El problema de la 'caché LRU' es un desafío clave en la sección Lista vinculada.
Esta implementación se centra en la lógica de nivel fácil en Python.
Priorizamos la precisión técnica y la legibilidad del código en las soluciones que brindamos.
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
Visualizando el flujo lógico para LRU Cache.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Lea atentamente el planteamiento del problema de LRU Cache.
2. Formulate brute force
Redacte una solución iterativa simple.
3. Identify inefficiency
Busque cálculos redundantes.
4. Optimize search path
Utilice hash o clasificación para acelerar el proceso.
5. Final Implementation
Limpiar el código para los estándares de producción.
Declaración del problema
Diseñe una estructura de datos que siga las restricciones de una caché menos utilizada recientemente (LRU).
Implemente la clase LRUCache:
- LRUCache(capacidad: int): inicializa la caché LRU con capacidad de tamaño positivo.
- get(key: int) -> int - Devuelve el valor de la clave si la clave existe; de lo contrario, devuelve -1.
- put(key: int, value: int) -> Ninguno - Actualiza el valor de la clave si la clave existe. De lo contrario, agregue el par clave-valor al caché. Si la cantidad de claves excede la capacidad, desaloje la clave utilizada menos recientemente.
Las funciones get y put deben ejecutarse en una complejidad de tiempo promedio O(1).
La entrada es una lista de operaciones y una lista de argumentos. Implemente una función lruCache(operations: list, arguments: list) -> list que devuelva una lista de resultados (Ninguno para constructor y put).
- •1 <= capacity <= 3000
- •0 <= key <= 10000
- •0 <= value <= 100000
- •At most 200000 calls will be made to get and put
Ejemplos
["LRUCache","put","put","get","put","get","put","get","get","get"], [[2],[1,1],[2,2],[1],[3,3],[2],[4,4],[1],[3],[4]]
[None,None,None,1,None,-1,None,-1,3,4]
Cache capacity is 2. put(1,1), put(2,2), get(1) returns 1. put(3,3) evicts key 2. get(2) returns -1 (evicted). put(4,4) evicts key 1. get(1) returns -1, get(3) returns 3, get(4) returns 4.
Need a Hint?
Edge Cases to Watch
- Estructuras de entrada vacías
- Entradas de un solo elemento
- Grandes límites numéricos
¿Listo para resolver?
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Ideas y variaciones de la entrevista
Desglose del análisis de complejidad
Por qué el tiempo: Directly evaluates all possibilities.
Por qué el espacio: Uses standard local memory.
Por qué el tiempo: Optimized paths reduce total operations.
Por qué el espacio: May trade memory for speed.
Código Python de solución optimizada
Código Python de solución optimizada
class DNode:
def __init__(self, key=0, val=0):
self.key = key
self.val = val
self.prev = None
self.next = None
class LRUCacheOpt:
def __init__(self, capacity: int):
self.cap = capacity
self.cache = {}
self.left = DNode(0, 0)
self.right = DNode(0, 0)
self.left.next = self.right
self.right.prev = self.left
def _remove(self, node):
prev, nxt = node.prev, node.next
prev.next = nxt
nxt.prev = prev
def _insert(self, node):
prev, nxt = self.right.prev, self.right
prev.next = node
nxt.prev = node
node.prev = prev
node.next = nxt
def get(self, key: int) -> int:
if key in self.cache:
self._remove(self.cache[key])
self._insert(self.cache[key])
return self.cache[key].val
return -1
def put(self, key: int, value: int) -> None:
if key in self.cache:
self._remove(self.cache[key])
self.cache[key] = DNode(key, value)
self._insert(self.cache[key])
if len(self.cache) > self.cap:
lru = self.left.next
self._remove(lru)
del self.cache[lru.key]Código de fuerza bruta (spoiler guardado)
Código de fuerza bruta (spoiler guardado)
class LRUCacheBrute:
def __init__(self, capacity: int):
self.cap = capacity
self.cache = {}
self.usage = []
def get(self, key: int) -> int:
if key not in self.cache:
return -1
self.usage.remove(key)
self.usage.append(key)
return self.cache[key]
def put(self, key: int, value: int) -> None:
if key in self.cache:
self.usage.remove(key)
elif len(self.cache) >= self.cap:
lru = self.usage.pop(0)
del self.cache[lru]
self.cache[key] = value
self.usage.append(key)Algorithm Pattern Checklist
When dealing with Linked List data patterns.
- Are constraints clear?
- Is there a linear or logarithmic optimization possible?
Key Revision Notes
Se aplican las propiedades del problema de lista enlazada estándar.
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