当前位置:   article > 正文

C语言实现LRU缓存机制——哈希表+双向链表_165lru缓存c语言实现

165lru缓存c语言实现

题目描述

题目来源:
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)-如果关键字(key)存在于缓存中,则获取关键字的值(总是正数),否则返回-1。
写入数据put(key,value)-如果关键字已经存在,则变更其数据值;如果关键字不存在,则插入该组[关键字/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久未使用的数据值,从而为新的数据值留出空间。
要求:时间复杂度为O(1):

思路:1

1、一开始想的是用一个类似于数组栈来实现,栈中的的数据结构为一个key值和value值:
在这里插入图片描述
类似于这样,在put的时候,如果栈中元素已满例如存放的数据如下:
在这里插入图片描述

下一步要存放(4,4),数据元素已满,那么依次下移元素:
在这里插入图片描述
在插入元素:(4,4)
在这里插入图片描述

这样就能保证插入的元素在最顶部,如果元素已满,把最久未使用的元素删除。
在Get的时候,如果元素在内部,则把该元素置顶,其他元素依次下移:代码如下:

typedef struct{    
	int key;   
 	int value;
 }Stack;
 typedef struct {    
 	Stack *S;
 	int top;    
 	int Max_size;
 } LRUCache;

LRUCache* lRUCacheCreate(int capacity) 
{    
	LRUCache *obj = (LRUCache *)malloc(sizeof(LRUCache));    
	obj->S = (Stack *)malloc(sizeof(Stack)*capacity);    
	obj->top = -1;    
	obj->Max_size=capacity;    
	return obj;
}
int lRUCacheGet(LRUCache* obj, int key) {
	
	int i = 0;    
	Stack temp;    
	int j = 0;    
	for(i;i<=obj->top;i++)    
	{        
		if(obj->S[i].key == key)        
		{            
			temp = obj->S[i];            
			for( j = i;j<obj->top;j++)            
			{                
				obj->S[j]=obj->S[j+1];            
			}            
			obj->S[j] = temp;            
			return temp.value;        
		}            
	}    
	return -1;
}
void lRUCachePut(LRUCache* obj, int key, int value) {
    	int i =0;    
    	int j = 0;    
    	Stack temp;    
    	for(i;i<=obj->top;i++)    
    	{        
    		if(obj->S[i].key == key)        
    		{            
    			obj->S[i].value = value;            
    			temp = obj->S[i];            
    			for(j=i;j<obj->top;j++)            
    			{                
    				obj->S[j]=obj->S[j+1];            
    			}            
    			obj->S[j] = temp;            
    			return ;        
    			}    
    		}    
    		if(i<obj->Max_size)    
    		{        
	    		obj->S[i].key = key;        
	    		obj->S[i].value = value;        
	    		obj->top++;        
	    		return ;    
	    	}else{        
	    		int temp_1 = i-1;               
	    		i=0;        
	    		for(i;i<obj->top;i++)        
	    		{            
	    			obj->S[i] = obj->S[i+1];        
	    		}        
	    		obj->S[temp_1].key = key;        
	    		obj->S[temp_1].value = value;        
	    		return ;   
	    	}
}
void lRUCacheFree(LRUCache* obj) {    free(obj);
}
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5
  • 6
  • 7
  • 8
  • 9
  • 10
  • 11
  • 12
  • 13
  • 14
  • 15
  • 16
  • 17
  • 18
  • 19
  • 20
  • 21
  • 22
  • 23
  • 24
  • 25
  • 26
  • 27
  • 28
  • 29
  • 30
  • 31
  • 32
  • 33
  • 34
  • 35
  • 36
  • 37
  • 38
  • 39
  • 40
  • 41
  • 42
  • 43
  • 44
  • 45
  • 46
  • 47
  • 48
  • 49
  • 50
  • 51
  • 52
  • 53
  • 54
  • 55
  • 56
  • 57
  • 58
  • 59
  • 60
  • 61
  • 62
  • 63
  • 64
  • 65
  • 66
  • 67
  • 68
  • 69
  • 70
  • 71
  • 72
  • 73
  • 74
  • 75

这一种思路的时间复杂度很大;
在这里插入图片描述

思路:二

题目要求时间复杂度为O(1);
(1)数组的查找时间复杂度为1,但是增加数据和删除数据时时间复杂度很高
(2)链表无法做到更新,查找为1.
(3)哈希表数据是没有顺序的,没有办法找到最久未使用。
可以把链表和哈希表两中数据结构混合使用,哈希表中保存链表中数据的映射,可以快速找到链表中的数据,进而实现时间复杂度近似为1。
例如:要查找2这个数据,在哈希表中可以快速查找到2这个数,之后在链表中实现删除和增加元素。
在这里插入图片描述

具体思路:
(1):对于get操作,首先判断key是否存在:如果key不存在,则返回一1
如果key存在,则key对应的节点是最近被使用的节点。通过哈希表定位到该节点在双向链表中的位置,并将其移动到双向链表的头部,最后返回该节点的值。
(2)对于put 操作,首先判断key是否存在:如果key 不存在,创建一个新的节点,在双向链表的头部添加该节点,并将key和该节点添加进哈希表中。然后判断双向链表的节点数是否超出容量,如果超出容量,则删除双向链表的尾部节点,并删除哈希表中对应的项;。如果key存在,则与get操作类似,先通过哈希表定位,再将对应的节点的值更新为value,并将该节点移到双向链表的头部。

代码实现

typedef struct node{    
	int val;    
	int key;    
	struct node *pre;   
	struct node *next;
}Node,*LinkList;//双向链表节点结构
typedef struct {    
	LinkList store;//用来存放数据    
	LinkList *next;//使用拉链发处理冲突
}Hash;//哈希表数据结构
typedef struct {        
	int size;//当前缓存大小    
	int capacity;//缓存容量    
	Hash* table;//哈希表    
	LinkList head;// 指向最近使用的数据    
	LinkList tail;// 指向最久未使用的数据    
} LRUCache;
Hash * HashMap(Hash *table,int key,int capacity){    
	int addr = key % capacity;    
	return &table[addr];
}
void HeadInsertion(LinkList head, LinkList cur)
{//双链表头插法    
	if (cur->pre == NULL && cur->next == NULL)    
	{// cur 不在链表中                
		cur->pre = head;        
		cur->next = head->next;        
		head->next->pre = cur;        
		head->next = cur;    
	} else 
	{// cur 在链表中        
		LinkList first = head->next;//链表的第一个数据结点
		if ( first != cur)        
		{//cur 是否已在第一个            
		cur->pre->next = cur->next;//改变前驱结点指向        
		cur->next->pre = cur->pre;//改变后继结点指向         
		cur->next = first;//插入到第一个结点位置           
		cur->pre = head;            
		head->next = cur;            
		first->pre = cur;        
		}    
	}
}
LRUCache* lRUCacheCreate(int capacity) {
    LRUCache* obj = (LRUCache*)malloc(sizeof(LRUCache));
    obj->table = (Hash*)malloc(capacity * sizeof(Hash));    
    memset(obj->table, 0, capacity * sizeof(Hash));    
    obj->head = (LinkList)malloc(sizeof(Node));    
    obj->tail = (LinkList)malloc(sizeof(Node));    //创建头、尾结点并初始化   
     obj->head->pre = NULL;    
     obj->head->next = obj->tail;    
     obj->tail->pre = obj->head;    
     obj->tail->next = NULL;    
     //初始化缓存 大小 和 容量     
     obj->size = 0;    
     obj->capacity = capacity;    
     return obj;
     }
int lRUCacheGet(LRUCache* obj, int key) {    
	Hash* addr = HashMap(obj->table, key, obj->capacity);//取得哈希地址    
	addr = addr->next;//跳过头结点    
	if (addr == NULL){       
	 return -1;    
	 }   
	 while ( addr->next != NULL && addr->store->key != key)    
	 {//寻找密钥是否存在        
	 	addr = addr->next;    
	 }   if (addr->store->key == key)   
	  {//查找成功        
	  	HeadInsertion(obj->head, addr->store);//更新至表头        
	  	return addr->store->val;    
	  }    
	  	return -1;
}
void lRUCachePut(LRUCache* obj, int key, int value) {
    Hash* addr = HashMap(obj->table, key, obj->capacity);//取得哈希地址    
    if (lRUCacheGet(obj, key) == -1)    
    {        
    	if (obj->size>= obj->capacity)
	{                        
		LinkList last = obj->tail->pre->pre;            	
		LinkList del = last->next;            
		last->next = obj->tail;            
		obj->tail->pre = last;                        
		Hash *delt = HashMap(obj->table,del->key,obj->capacity);//找到要删除的地址            
		Hash *help_delt = delt;            
		delt = delt->next;            
		while(delt->store->key != del->key)            
		{               
			 help_delt = delt;//删除的前一个节点                
			 delt = delt->next;            
		}            
		help_delt->next = delt->next;           
		 delt->store = NULL;            
		 delt->next=NULL;            
		 free(delt);

            Hash * new_insert = (Hash*)malloc(sizeof(Hash));
            new_insert->next = addr->next;            
            addr->next = new_insert;
            new_insert->store = del;            
            del->key = key;           
             del->val=value;            
             HeadInsertion(obj->head,del);                  
       }        
       else        
       {//LPU未满            
       Hash* new_node = (Hash *)malloc(sizeof(Hash));            		
       new_node->store = (LinkList)malloc(sizeof(Node));            
       new_node->next = addr->next;            
       addr->next = new_node;            
       new_node->store->pre  = NULL;            
       new_node->store->next = NULL;            
       new_node->store->val  = value;            
       new_node->store->key  = key;            
       HeadInsertion(obj->head,new_node->store);            
       (obj->size)++;                   
        }                  
   }    
   else   
    {        
    obj->head->next->val = value;//替换数据值    
    }
}
void lRUCacheFree(LRUCache* obj) {    
	free(obj->table);    
	free(obj->head);    
	free(obj->tail);    
	free(obj);
}
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5
  • 6
  • 7
  • 8
  • 9
  • 10
  • 11
  • 12
  • 13
  • 14
  • 15
  • 16
  • 17
  • 18
  • 19
  • 20
  • 21
  • 22
  • 23
  • 24
  • 25
  • 26
  • 27
  • 28
  • 29
  • 30
  • 31
  • 32
  • 33
  • 34
  • 35
  • 36
  • 37
  • 38
  • 39
  • 40
  • 41
  • 42
  • 43
  • 44
  • 45
  • 46
  • 47
  • 48
  • 49
  • 50
  • 51
  • 52
  • 53
  • 54
  • 55
  • 56
  • 57
  • 58
  • 59
  • 60
  • 61
  • 62
  • 63
  • 64
  • 65
  • 66
  • 67
  • 68
  • 69
  • 70
  • 71
  • 72
  • 73
  • 74
  • 75
  • 76
  • 77
  • 78
  • 79
  • 80
  • 81
  • 82
  • 83
  • 84
  • 85
  • 86
  • 87
  • 88
  • 89
  • 90
  • 91
  • 92
  • 93
  • 94
  • 95
  • 96
  • 97
  • 98
  • 99
  • 100
  • 101
  • 102
  • 103
  • 104
  • 105
  • 106
  • 107
  • 108
  • 109
  • 110
  • 111
  • 112
  • 113
  • 114
  • 115
  • 116
  • 117
  • 118
  • 119
  • 120
  • 121
  • 122
  • 123
  • 124
  • 125
  • 126
  • 127
  • 128
  • 129
  • 130

在这里插入图片描述

声明:本文内容由网友自发贡献,不代表【wpsshop博客】立场,版权归原作者所有,本站不承担相应法律责任。如您发现有侵权的内容,请联系我们。转载请注明出处:https://www.wpsshop.cn/w/Monodyee/article/detail/494430
推荐阅读
相关标签
  

闽ICP备14008679号