LeetCode 460 LFU 缓存牛客题霸 LFU缓存结构设计

请你为最不经常使用（LFU）缓存算法设计并实现数据结构。

实现 LFUCache 类：

LFUCache(int capacity) - 用数据结构的容量 capacity 初始化对象
int get(int key) - 如果键存在于缓存中，则获取键的值，否则返回 -1。
void put(int key, int value) - 如果键已存在，则变更其值；如果键不存在，请插入键值对。当缓存达到其容量时，则应该在插入新项之前，使最不经常使用的项无效。在此问题中，当存在平局（即两个或更多个键具有相同使用频率）时，应该去除最久未使用的键。
注意「项的使用次数」就是自插入该项以来对其调用 get 和 put 函数的次数之和。使用次数会在对应项被移除后置为 0 。

进阶：

你是否可以在 O(1) 时间复杂度内执行两项操作？

示例：

输入：
["LFUCache", "put", "put", "get", "put", "get", "get", "put", "get", "get", "get"]
[[2], [1, 1], [2, 2], [1], [3, 3], [2], [3], [4, 4], [1], [3], [4]]
输出：
[null, null, null, 1, null, -1, 3, null, -1, 3, 4]

解释：
LFUCache lFUCache = new LFUCache(2);
lFUCache.put(1, 1);
lFUCache.put(2, 2);
lFUCache.get(1); // 返回 1
lFUCache.put(3, 3); // 去除键 2
lFUCache.get(2); // 返回 -1（未找到）
lFUCache.get(3); // 返回 3
lFUCache.put(4, 4); // 去除键 1
lFUCache.get(1); // 返回 -1（未找到）
lFUCache.get(3); // 返回 3
lFUCache.get(4); // 返回 4

提示：

0 <= capacity, key, value <= 104
最多调用 105 次 get 和 put 方法

解题思路：

准备两个字典，

key与freq映射，为了找key在哪个频率下；
key与value映射，为了找key对应的value值，这个需要一个有序字典OrderedDict，为了好弹出同一个频率下，最开始加入的key（当然是容量不够，需要弹出的时候）。
对于第二个字典，可以用python内建有序字典OrderedDict实现。

Python代码：

class LFUCache:

    def __init__(self, capacity: int):
        self.k2v = collections.defaultdict(OrderedDict)
        self.k2f = {}
        self.capacity = capacity
        self.min_f = 0

    def get(self, key: int) -> int:
        if key not in self.k2f:
            return -1
        f = self.k2f[key]
        value = self.k2v[f].pop(key)
        if not self.k2v[f] and self.min_f == f:
            self.min_f += 1
        self.k2v[f + 1][key] = value
        self.k2f[key] = f + 1
        return value

    def put(self, key: int, value: int) -> None:
        if self.capacity == 0:
            return None
        if key in self.k2f:
            f = self.k2f[key]
            self.k2v[f].pop(key)
            if not self.k2v[f] and self.min_f == f:
                self.min_f += 1
            self.k2v[f + 1][key] = value
            self.k2f[key] = f + 1
        else:
            if self.capacity == len(self.k2f):
                k, v = self.k2v[self.min_f].popitem(last=False)
                self.k2f.pop(k)
            self.k2f[key] = 1
            self.k2v[1][key] = value
            self.min_f = 1


# Your LFUCache object will be instantiated and called as such:
# obj = LFUCache(capacity)
# param_1 = obj.get(key)
# obj.put(key,value)

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