原题是 146. LRU缓存机制
这道题七个月前做过,当时勉强过了,就没有想太多,结果今天的每日一题又是这哥,本来准备拿出来直接提交一下,居然,超时了。。。。
先贴一下七个月前的实现,欢迎鞭尸,大家可以先看看问题到底出来哪里,晚一点我贴一下优化后的代码
class LRUCache {
public:
int cap = 0;
struct v {
int key;
int value;
};
list<v> q;
LRUCache(int capacity) {
cap = capacity;
}
int get(int key) {
list<v>::iterator iter;
v temp = {0, 0};
bool find = false;
for (iter = q.begin(); iter != q.end(); iter++)
{
if ((*iter).key == key)
{
temp.key = key;
temp.value = (*iter).value;
q.erase(iter);
find = true;
break;
}
}
if (!find) {
return -1;
}
q.push_front(temp);
return temp.value;
}
void put(int key, int value) {
v t = {0, 0};
list<v>::iterator iter;
for (iter = q.begin(); iter != q.end(); iter++)
{
if ((*iter).key == key)
{
t.key = key;
t.value = value;
q.erase(iter);
q.push_front(t);
return;
}
}
if(q.size()+1 > cap) {
q.pop_back();
}
v temp = {key, value};
q.push_front(temp);
}
};
今天看了一下,七个月前写的啥代码,v是个啥啊。。。。这类型命名,好像打一顿七个月前的我,哎。
可能大家一看,就能发现我的问题是每次在空间耗尽或者get的时候都要去for循环我的链表,那么对于这种快速查找的需求,那毫无疑问就是使用哈希,然而我当下还一时没有反应过来,还在别人的提示下才想到,惭愧
class LRUCache {
public:
struct info {
int key;
int value;
};
list<info> infos;
using infoIter = list<info>::iterator;
unordered_map<int, infoIter> searchMap;
LRUCache(int capacity) : capacity(capacity) {
}
int get(int key) {
if (searchMap.find(key) == searchMap.end()) return -1;
info temp = {(searchMap[key])->key, (searchMap[key])->value};
infos.erase(searchMap[key]);
infos.push_front(temp);
searchMap[key] = infos.begin();
return searchMap[key]->value;
}
void put(int key, int value) {
if (infos.size() == capacity && searchMap.find(key) == searchMap.end()) {
auto temp = infos.rbegin()->key;
infos.erase(searchMap[temp]);
searchMap.erase(temp);
}
if (searchMap.find(key) != searchMap.end()) {
infos.erase(searchMap[key]);
}
infos.push_front({key, value});
searchMap[key] = infos.begin();
}
private:
int capacity;
};
最后,其实我一开始写的时候用的是map,突然想想我应该用哈希map,这样我又可以省去排序的复杂度啦,另外using 真好用,欢迎体验。