Pamięć podręczna LRU
Szczegółowy przewodnik i implementacja Python dla problemu „LRU Cache”.
1. Ucz się
Problem „pamięci podręcznej LRU” jest kluczowym wyzwaniem w sekcji Lista połączona.
Ta implementacja koncentruje się na logice prostego poziomu w Python.
W dostarczanych przez nas rozwiązaniach priorytetem jest dokładność techniczna i czytelność kodu.
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
Wizualizacja przepływu logicznego dla pamięci podręcznej LRU.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Przeczytaj uważnie opis problemu dotyczący pamięci podręcznej LRU.
2. Formulate brute force
Zaprojektuj proste rozwiązanie iteracyjne.
3. Identify inefficiency
Poszukaj zbędnych obliczeń.
4. Optimize search path
Użyj funkcji mieszania lub sortowania, aby przyspieszyć proces.
5. Final Implementation
Oczyść kod dla standardów produkcyjnych.
Oświadczenie o problemie
Zaprojektuj strukturę danych zgodną z ograniczeniami pamięci podręcznej LRU (Least Ostatnio Używanej).
Zaimplementuj klasę LRUCache:
- LRUCache(capacity: int) - Zainicjuj pamięć podręczną LRU o dodatniej pojemności.
- get(key: int) -> int - Zwraca wartość klucza, jeśli klucz istnieje, w przeciwnym razie zwraca -1.
- put(key: int, value: int) -> None - Zaktualizuj wartość klucza, jeśli klucz istnieje. W przeciwnym razie dodaj parę klucz-wartość do pamięci podręcznej. Jeśli liczba kluczy przekracza pojemność, usuń ostatnio używany klucz.
Funkcje get i put muszą działać ze średnią złożonością czasową O(1).
Dane wejściowe to lista operacji i lista argumentów. Zaimplementuj funkcję lruCache(operations: list, arguments: list) -> list, która zwraca listę wyników (Brak dla konstruktora i put).
- •1 <= capacity <= 3000
- •0 <= key <= 10000
- •0 <= value <= 100000
- •At most 200000 calls will be made to get and put
Przykłady
["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
- Puste struktury wejściowe
- Wejścia jednoelementowe
- Duże granice liczbowe
Gotowy do rozwiązania?
Open the problem in PyRun's browser-based Python editor. Your code runs fully offline — no server required.
Spostrzeżenia i odmiany wywiadu
Podział analizy złożoności
Dlaczego Czas: Directly evaluates all possibilities.
Dlaczego kosmos: Uses standard local memory.
Dlaczego Czas: Optimized paths reduce total operations.
Dlaczego kosmos: May trade memory for speed.
Zoptymalizowany kod rozwiązania w języku Python
Zoptymalizowany kod rozwiązania w języku Python
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]Kod brutalnej siły (chroniony spoilerami)
Kod brutalnej siły (chroniony spoilerami)
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
Obowiązują standardowe właściwości problemu z listą połączoną.
Powiązane pytania
PyRun is built and maintained by an independent solo developer. If this helped your interview prep, consider buying a coffee!
Polecane zasoby Pythona
Poszerzaj swoją wiedzę dzięki powiązanym interaktywnym samouczkom, ściągawkom i porównaniom kodów.
Pętle Pythona
Dowiedz się, jak używać pętli Pythona do iteracji danych. Opanuj pętle for, pętle while, przerywaj, kontynuuj i pętluj najlepsze praktyki dzięki interaktywnym przykładom.
Jak sortować listę w Pythonie
Dowiedz się, jak sortować listę w Pythonie za pomocą metody sort() i funkcji sorted(). Odkryj przykłady niestandardowego sortowania kluczy i odwrotnej kolejności.
Ściągawka dotycząca metod ciągów w Pythonie
Kompletny przewodnik dotyczący manipulacji ciągami znaków w języku Python. Opanuj formatowanie, wyszukiwanie, dzielenie, zastępowanie i sprawdzanie właściwości ciągów.
Python kontra JavaScript: który język programowania jest najlepszy?
Kompleksowe porównanie Pythona i JavaScript. Poznaj różnice w składni, wydajność, przypadki użycia (backend vs frontend) i przykłady kodowania.