过程简略: url去重的方法,数据库四种隔离级别,乐观锁悲观锁,算法题研讨。算法讨论占了很长时间,以下是把这个过程沉淀后的一遍随笔。

leetcode算法题:146. LRU缓存机制

https://leetcode-cn.com/problems/lru-cache/

运用你所掌握的数据结构,设计和实现一个  LRU (最近最少使用) 缓存机制。它应该支持以下操作: 获取数据 get 和 写入数据 put 。

获取数据 get(key) - 如果密钥 (key) 存在于缓存中,则获取密钥的值(总是正数),否则返回 -1。

写入数据 put(key, value) - 如果密钥不存在,则写入其数据值。当缓存容量达到上限时,它应该在写入新数据之前删除最近最少使用的数据值,从而为新的数据值留出空间。

进阶:

你是否可以在 O(1) 时间复杂度内完成这两种操作?

示例:

LRUCache cache = new LRUCache( 2 /* 缓存容量 */ );

cache.put(1, 1);
cache.put(2, 2);
cache.get(1);       // 返回  1
cache.put(3, 3);    // 该操作会使得密钥 2 作废
cache.get(2);       // 返回 -1 (未找到)
cache.put(4, 4);    // 该操作会使得密钥 1 作废
cache.get(1);       // 返回 -1 (未找到)
cache.get(3);       // 返回  3
cache.get(4);       // 返回  4

思考过程简要

第一次遇到,没有做好题。之后总结思考如下。面试完重新整理好代码,才通过。

1、数据结构知识弱,链表随机增删复杂度O(1), 数组复杂度O(n)。使用按时间排序的双向链表。头部总是最新访问或插入的,尾巴总是最老的。使用额外maxsize限制大小,nowsize记录目前大小。

2、链表元素是key-val的进一步封装的Node类。链表是另一个类,类总head和tail表示头尾两个空的node。一直不删。

3、开头想到最小堆,用得不对。二分法等比较查找下限O(lgN),与哈希法的O(1)差距意识不明显。而哈希函数用内置字典即可。

4、拆分小函数复用代码。比如get = 出链 + 插入头部, put = 出链 + 插入头部(update) 或者 插入头部(非update)

5、之后发现python有functools.lru_cache的现成实现,值得学习。

leetcode通过提交的代码

class Node:
    def __init__(self, key=None, val=None):
        self.key = key
        self.val = val
        self.prev = None
        self.next = None

class LRUCache:
    '''
    小函数: 删node,入head
    注意:head和tail是空的node,不能删除
    '''
    def __init__(self, maxsize=10):
        self.maxsize = maxsize
        self.nowsize = 0
        self.head = Node()
        self.tail = Node()
        self.tail.prev = self.head
        self.head.next = self.tail
        # key -> nodes.val
        self.nodes = {}

    def get(self, key):
        node = self.nodes.get(key, None)
        if node != None:
            # 2019-08-21面试时加的要求
            self.popNode(node)
            self.addNode(node)
            return node.val
        else:
            return -1

    def put(self, key, val):
        self.set(key, val)

    def set(self, key, val):
        node = self.nodes.get(key, None)

        if node != None:
            # 在链表中,update操作
            self.popNode(node) #

        self.addNode(Node(key, val))

    def delete(self, key):
        node = self.nodes.get(key, None)

        if node != None:
            self.popNode(node)


    def popNode(self, node):
        if node.val == None:
            return

        # 使用headtail为空node时无需检查
        # if node.next:
        #     node.next.prev = node.prev
        # else:
        #     self.tail = node.next
        # if node.prev:
        #     node.prev.next = node.next
        # else:
        #     self.head = node.next
        node.next.prev = node.prev
        node.prev.next = node.next

        self.nowsize -= 1

        # 字典更新
        del self.nodes[node.key]

        return node


    def addNode(self, node):
        # 总在链表头加入
        if node.val == None:
            return

        if self.nowsize >= self.maxsize:
            # 满了,就去掉尾巴再插入
            self.popNode(self.tail.prev)

        node.next = self.head.next
        node.prev = self.head
        self.head.next.prev = node
        self.head.next = node # 费时的debug错误:这句之后[['c', 12]] -> []

        self.nowsize += 1

        # 字典增加
        self.nodes[node.key] = node

    @property
    def vals(self): # debug
        # node = self.head # 错误:发现用时15分钟
        node = self.head.next
        _vals = []
        # while node.val: # 2019-08-21大坑,node.val = 0时会失败!费了1小时!!!
        while node != None and node.val != None:
            _vals.append([node.key,node.val])
            node = node.next
        return _vals

    def pprint(self): # debug
        print(self.vals, flush=True)

if __name__ == '__main__':
    lru = LRUCache(3)
    lru.set('b', 12)
    lru.pprint()
    print('stage end: -----------------')
    lru.set('a', 12)
    lru.set('d', 12)
    lru.set('c', 12)
    lru.pprint()
    print('stage end: -----------------')
    print(lru.get('a'))
    print('stage end: -----------------')
    lru.delete('a')
    lru.pprint()
    print('stage end: -----------------')
    lru.set('d', 0)
    lru.pprint()
    print('stage end: -----------------')


    # leetcode的测试用例
    cache = LRUCache(2)
    cache.put(1, 1);
    cache.put(2, 2);
    cache.get(1);       # 返回  1
    cache.pprint()
    cache.put(3, 3);    # 该操作会使得密钥 2 作废
    cache.pprint()
    cache.get(2);       # 返回 -1 (未找到)
    cache.pprint()
    cache.put(4, 4);    # 该操作会使得密钥 1 作废
    cache.get(1);       # 返回 -1 (未找到)
    cache.pprint()
    cache.get(3);       # 返回  3
    cache.get(4);       # 返回  4

参考

  1. leetcode算法题:146. LRU缓存机制 https://leetcode-cn.com/problems/lru-cache/

  2. Python 缓存机制与 functools.lru_cache http://blog.konghy.cn/2016/04/20/python-cache/



原文出自发表的//blog.pythonwood.com/2019/08/面试高频题-LRU缓存的python实现/



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