Cache LRU
Guia detalhado e implementação de Python para o problema 'LRU Cache'.
1. Aprenda
O problema do 'cache LRU' é um desafio importante na seção de lista vinculada.
Esta implementação concentra-se na lógica de nível fácil em Python.
Priorizamos a precisão técnica e a legibilidade do código em nossas soluções fornecidas.
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
Visualizando o fluxo lógico do cache LRU.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Leia a declaração do problema do LRU Cache com atenção.
2. Formulate brute force
Elabore uma solução iterativa simples.
3. Identify inefficiency
Procure cálculos redundantes.
4. Optimize search path
Use hashing ou classificação para acelerar o processo.
5. Final Implementation
Limpe o código para padrões de produção.
Declaração do problema
Projete uma estrutura de dados que siga as restrições de um cache menos usado recentemente (LRU).
Implemente a classe LRUCache:
- LRUCache(capacity: int) - Inicializa o cache LRU com capacidade de tamanho positivo.
- get(key: int) -> int - Retorna o valor da chave se a chave existir, caso contrário, retorne -1.
- put(key: int, value: int) -> None – Atualize o valor da chave se a chave existir. Caso contrário, adicione o par chave-valor ao cache. Se o número de chaves exceder a capacidade, remova a chave usada menos recentemente.
As funções get e put devem ser executadas em complexidade de tempo média O(1).
A entrada é uma lista de operações e uma lista de argumentos. Implemente uma função lruCache(operations: list, arguments: list) -> list que retorna uma lista de resultados (None para construtor e put).
- •1 <= capacity <= 3000
- •0 <= key <= 10000
- •0 <= value <= 100000
- •At most 200000 calls will be made to get and put
Exemplos
["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
- Estruturas de entrada vazias
- Entradas de elemento único
- Grandes limites numéricos
Pronto para resolver?
Open the problem in PyRun's browser-based Python editor. Your code runs fully offline — no server required.
Insights e variações da entrevista
Análise de complexidade
Por que tempo: Directly evaluates all possibilities.
Por que espaço: Uses standard local memory.
Por que tempo: Optimized paths reduce total operations.
Por que espaço: May trade memory for speed.
Código Python da solução otimizada
Código Python da solução otimizada
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 força bruta (protegido por spoiler)
Código de força bruta (protegido por spoiler)
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
Aplicam-se propriedades de problema de lista vinculada padrão.
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