Reto: LRU Caché

Curso de Algoritmos Avanzados: Estructuras de Datos Lineales

Contenido del curso

Introducción

1
¿Ya tomaste el Curso Avanzado de Algoritmos: Patrones de Arrays y Strings?
00:52 min

Lista Enlazada

Pilas y colas

Colas de prioridad

Próximos pasos

34
Toma el Curso Avanzado de Algoritmos: Grafos y Árboles
00:33 min

Tomar examen

Cursos Empresas Blog Live Conf Eventos Precios

0:003:14

Reto: LRU Caché

Curso de Algoritmos Avanzados: Estructuras de Datos Lineales

Clase 17 de 34

Clase 17 / 34

Nicolas Alpargatero

Hace 3 años

Problema y carateristicas:

Algoritmo real usando para almacenar en memoria los datos.

Diseñar una estructura de datos que siga las restricciones de una caché de uso menos reciente (LRU)

Inicializa la clase cache LRU con una capacidad de tamaño positivo.

int get(int key) Devuelve el valor de la llave si esta existe, en caso contrario devuelve -1.

void put(int key, int value) Actualiza el valor de la llave si esta existe. En caso contrario, añade el par llave-valor al caché. Si el número de llaves supera la capacidad del caché, elimina la pareja llave-valor menos utilizada recientemente.

Características:

Como entrada en la clase constructor un tamaño, que indica la cantidad que podemos almacenar.
Guardamos solo los más recientes si superamos la capacidad que nos pasan por parámetro, eliminamos los datos menos utilizados.
Complejidad temporal debe ser O(1)
la primera function get return un entero, la cual recibe una llave que también es un entero. Esta devuelve el valor de la llave si esta existe en mis datos almacenados y si no return -1
put() no return nada. Tenemos dos entradas, la llave y el valor, si la llave ya existe actualicemos el valor, de lo contrario creamos en nuestra cache, la llave y el valor.
cada vez que actualicemos o agreguemos un valor, es decir, cada vez que llamemos put() el valor actualizado o cambiante, o creado es el valor utilizado más recientemente
si el numero de llaves supera la capacidad del cache debemos eliminar la pareja llave valor, menos utilizada.

Nicolas Alpargatero

Hace 3 años

Estaba difícil para mí, me toco con ayuda por tiempo, pero bueno logré entenderlo, principalmente es que se utiliza una combinación de una lista doblemente enlazada y un diccionario. . La cabeza de la lista doblemente enlazada apunta al elemento más recientemente utilizado, mientras que la cola apunta al elemento menos recientemente utilizado.

Introducción

¿Ya tomaste el Curso Avanzado de Algoritmos: Patrones de Arrays y Strings?

Lista Enlazada

Estructura de datos: Lista Enlazada

Programando listas enlazadas con Java

Cómo Invertir una Lista Enlazada

Odd Even Linked List: análisis del problema

Solución de Odd Even Linked List

Programando Odd Even Linked List con C++

Linked List Cycle: análisis del problema

Solución de Linked List Cycle

Programando Linked List Cycle con Python

Palindrome Linked List: análisis del problema

Solución de Palindrome Linked List

Programando Palindrome Linked List con Java

Reorder List: análisis del problema

Solución de Reorder List

Programando Reorder List con JavaScript

Reto: LRU Caché

Ejercicios Prácticos con Listas Enlazadas y Historial de Navegador

Operaciones con Listas Enlazadas: Suma, Intercambio y Navegador

Pilas y colas

Estructura de datos: Pilas y Colas

Paréntesis Válido: análisis del problema

Solución de Paréntesis Válido

Programando Paréntesis Válido con C++

Comparación de Cadenas con Backspaces

Colas de prioridad

Estructura de datos: Colas de Prioridad

K Closest Points to Origin: análisis del problema

Solución de K Closest Points to Origin

Programando K Closest Points to Origin con Python

Reorganize String: análisis del problema

Solución de Reorganize String

Programando Reorganize String con Python

Colas de Prioridad: Ejercicios Prácticos y Soluciones

Colas de Prioridad y Gestión de Eventos

Próximos pasos

Toma el Curso Avanzado de Algoritmos: Grafos y Árboles

Reto: LRU Caché