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OpenAI GPT-5.2 VS Google Gemini 2.5 Pro

Implementierung eines Least Recently Used (LRU) Caches

Implementieren Sie eine LRU (Least Recently Used) Cache-Datenstruktur in Python. Ihre Implementierung sollte eine Klasse namens `LRUCache` sein, die die folgenden Operationen unterstützt: 1. `__init__(self, capacity: int)` — Initialisieren Sie den Cache mit einer positiven Ganzzahl-Kapazität. 2. `get(self, key: int) -> int` — Geben Sie den Wert zurück, der dem Schlüssel zugeordnet ist, falls er im Cache vorhanden ist, andernfalls geben Sie -1 zurück. Der Zugriff auf einen Schlüssel zählt als "Verwendung". 3. `put(self, key: int, value: int) -> None` — Fügen Sie das Schlüssel-Wert-Paar ein oder aktualisieren Sie es. Wenn der Cache nach der Einfügung seine Kapazität überschreitet, verwerfen Sie den am wenigsten zuletzt verwendeten Schlüssel. Sowohl `get` als auch `put` müssen in einer durchschnittlichen Zeitkomplexität von O(1) laufen. Stellen Sie die vollständige Klassenimplementierung bereit. Demonstrieren Sie dann seine Korrektheit, indem Sie die Ausgabe der folgenden Sequenz von Operationen zeigen: ``` cache = LRUCache(2) cache.put(1, 10) cache.put(2, 20) print(cache.get(1)) # Erwartet: 10 cache.put(3, 30) # Verwirft Schlüssel 2 print(cache.get(2)) # Erwartet: -1 cache.put(4, 40) # Verwirft Schlüssel 1 print(cache.get(1)) # Erwartet: -1 print(cache.get(3)) # Erwartet: 30 print(cache.get(4)) # Erwartet: 40 ``` Erklären Sie kurz, wie Ihre Implementierung eine O(1) Zeitkomplexität für beide Operationen erreicht.

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09 Mar 2026 03:54

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