Mediumdesignlinked-list
Решить задачу LRU Cache (LeetCode 146)?
1Постановка
Разберём, что от вас хотят в этом вопросе и как к нему подступиться на собеседовании.
2Решение
LeetCode 146. LRU cache с get/put за O(1). HashMap + doubly linked list: map для O(1) lookup, list для O(1) move-to-front и remove-tail.
class Node:
def __init__(self, key=0, val=0):
self.key, self.val = key, val
self.prev = self.next = None
class LRUCache:
def __init__(self, capacity):
self.cap = capacity
self.cache = {}
self.head, self.tail = Node(), Node()
self.head.next, self.tail.prev = self.tail, self.head
def _remove(self, node):
node.prev.next = node.next
node.next.prev = node.prev
def _add_front(self, node):
node.next = self.head.next
node.prev = self.head
self.head.next.prev = node
self.head.next = node
def get(self, key):
if key not in self.cache:
return -1
node = self.cache[key]
self._remove(node); self._add_front(node)
return node.val
def put(self, key, value):
if key in self.cache:
self._remove(self.cache[key])
node = Node(key, value)
self.cache[key] = node
self._add_front(node)
if len(self.cache) > self.cap:
lru = self.tail.prev
self._remove(lru)
del self.cache[lru.key]Sentinel head/tail упрощают edge cases. В Python — collections.OrderedDict с move_to_end, popitem(last=False). В Java — LinkedHashMap с removeEldestEntry.
3Как отвечать
- Сначала уточните условия и ограничения, покажите аналитическое мышление.
- Рассуждайте вслух — интервьюеру важен ход мысли, а не только финальный ответ.
- Оцените сложность по времени и памяти (Big-O), если это алгоритмический вопрос.
💡
На реальном собеседовании Alffert подскажет развёрнутый ответ в реальном времени.