一个缓存结构需要实现如下功能。 set(key, value):将记录(key, value)插入该结构 get(key):返回key对应的value值 但是缓存结构中最多放K条记录,如果新的第K+1...
时间: 2023-07-15 11:11:52 浏览: 46
实现一个缓存结构可以使用哈希表和双向链表的组合来实现。哈希表用于快速查询key是否存在以及对应的value值,而双向链表用于维护缓存数据的顺序。
具体实现方法如下:
1. 定义一个双向链表节点类,包含key、value、前驱节点和后继节点四个属性。
2. 定义一个哈希表,用于存储每个key对应的节点。
3. 定义一个双向链表,用于维护缓存数据的顺序。链表头表示最近使用的缓存,链表尾表示最久未使用的缓存。
4. 实现set(key, value)方法。当插入一个新的记录时,首先判断是否已经存在该key值,如果存在则更新value值,否则新建一个节点,并将其插入到哈希表和双向链表的头部。如果缓存已满,需要删除最久未使用的缓存,即链表尾部的节点,并从哈希表中删除该节点对应的key值。
5. 实现get(key)方法。当查询一个记录时,首先在哈希表中查找是否存在该key值,如果存在,则将该节点移动到链表头部,并返回对应的value值。如果不存在,则返回-1或抛出异常等错误提示。
代码实现如下:
```python
class Node:
def __init__(self, key, value):
self.key = key
self.value = value
self.prev = None
self.next = None
class LRUCache:
def __init__(self, capacity: int):
self.capacity = capacity
self.cache = {}
self.head = Node(None, None)
self.tail = Node(None, None)
self.head.next = self.tail
self.tail.prev = self.head
def get(self, key: int) -> int:
if key not in self.cache:
return -1
node = self.cache[key]
self.move_to_head(node)
return node.value
def set(self, key: int, value: int) -> None:
if key in self.cache:
node = self.cache[key]
node.value = value
self.move_to_head(node)
else:
node = Node(key, value)
self.cache[key] = node
self.add_to_head(node)
if len(self.cache) > self.capacity:
node = self.remove_tail()
del self.cache[node.key]
def add_to_head(self, node):
node.prev = self.head
node.next = self.head.next
self.head.next.prev = node
self.head.next = node
def remove_node(self, node):
node.prev.next = node.next
node.next.prev = node.prev
def move_to_head(self, node):
self.remove_node(node)
self.add_to_head(node)
def remove_tail(self):
node = self.tail.prev
self.remove_node(node)
return node
```
在上述代码中,LRUCache类实现了一个缓存结构,使用双向链表和哈希表实现了set和get两个方法。其中,add_to_head方法将一个节点插入到链表头部,remove_node方法删除一个节点,move_to_head方法将一个节点移动到链表头部,remove_tail方法删除链表尾部的节点。在set方法中,当缓存已满时,使用remove_tail方法删除最久未使用的节点,并从哈希表中删除该节点对应的key值。