Python实现Leetcode常见算法题：LRU缓存等解决方案

资源摘要信息:"该文件信息描述了一个名为‘lrucacheleetcode-leetcode’的项目，该项目包含了使用Python语言编写的Leetcode问题解决方案。Leetcode是一个在线编程平台，主要用于帮助用户通过解决各种编程难题来提升算法和数据结构技能。本项目的特点是问题编号结构化，并且每个问题都配有清晰的问题描述、代码实现、难度等级和关联知识点。 项目内容涉及多个不同的编程问题，涵盖了从简单到复杂的多种难度等级，包括但不限于以下问题： - 001：二和（Two Sum），一个简单级别的问题，要求找出数组中两个数之和等于给定值的两个索引。 - 003：无重复字符的最长子串（Longest Substring Without Repeating Characters），中等级别的问题，目标是找出不含重复字符的最长子字符串的长度。 - 028：实现strStr()（Implement strStr()），一个简单的问题，寻找字符串中一个子串首次出现的位置。 - 042：收集雨水（Trapping Rain Water），一个难度较高的问题，要求计算在一系列柱状图中能够捕获多少雨水。 - 056：合并间隔（Merge Intervals），一个中等级别问题，需要合并重叠的区间。 - 146：LRU缓存（LRU Cache），中等级别的问题，实现最近最少使用（Least Recently Used）缓存淘汰策略。 - 200：岛屿数量（Number of Islands），中等级别的问题，计算一个二维网格中岛屿的数量，其中岛屿由相邻的‘1’组成。 解决方案使用了Python编程语言，并且项目的开发遵循了现代的开发和代码维护标准，包括使用‘poetry’工具来管理依赖和项目的运行环境。poetry是一个Python的依赖管理工具，可以用来声明、安装和管理依赖，同时它还支持构建和发布包。使用poetry安装项目依赖的命令是'poetry install'，而运行项目的测试则通过命令'poetry run pytest src/'来完成。此外，项目的代码格式化使用了black工具，它是一个Python代码格式化工具，旨在通过最小化争议来强制风格一致性。 该项目作为开源资源，对开发者社区来说是一个宝贵的资源，可以用于学习和参考如何用Python解决各种算法和数据结构问题。同时，它也展示了如何使用版本控制和项目管理工具来维护一个高质量的开源项目。" 知识点： - Leetcode：一个面向算法和编程技能提升的在线平台。 - Python编程语言：一种高级编程语言，广泛应用于数据科学、网络开发、自动化等领域。 - 算法问题：包括数组处理、字符串匹配、数据结构操作、动态规划等多种类型。 - 项目管理：使用poetry工具进行依赖管理和环境配置。 - 代码格式化：使用black工具对Python代码进行格式化，确保代码风格一致。 - 开源项目：项目的源代码对社区开放，鼓励学习和贡献。 - LRU缓存机制：一种常用的缓存淘汰策略，用于优化数据访问速度和存储效率。