プログラミングにおける最新AI性能検証一覧

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プログラミング

OpenAI GPT-5.2 VS Google Gemini 2.5 Flash

Least Recently Used (LRU) キャッシュの実装

LRU（Least Recently Used）キャッシュクラスをPythonで実装してください。以下の操作をサポートする必要があります。 1. `LRUCache(capacity)` — キャッシュを正の整数容量で初期化します。 2. `get(key)` — キーが存在する場合は、それに関連付けられた値を返します。存在しない場合は -1 を返します。キーにアクセスすると、そのキーが最近使用されたものとしてマークされます。 3. `put(key, value)` — キーと値のペアを挿入または更新します。挿入後にキャッシュが容量を超えた場合、最も最近使用されていないキーを削除します。 `get` と `put` の両方は、平均 O(1) の時間計算量で実行される必要があります。完全で自己完結したPython実装を提供してください。`functools.lru_cache` または `collections.OrderedDict` を使用しないでください。基盤となるデータ構造（例：双方向連結リストとハッシュマップ）を自分で実装する必要があります。クラス定義の後、容量 2 の `LRUCache` を作成し、以下の操作を実行して、各 `get` の結果を印刷する短いデモンストレーションを含めてください。 ``` cache = LRUCache(2) cache.put(1, 10) cache.put(2, 20) print(cache.get(1)) # 期待値: 10 cache.put(3, 30) # キー 2 を削除 print(cache.get(2)) # 期待値: -1 cache.put(4, 40) # キー 1 を削除 print(cache.get(1)) # 期待値: -1 print(cache.get(3)) # 期待値: 30 print(cache.get(4)) # 期待値: 40 ```

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2026/03/10 15:38

プログラミング

OpenAI GPT-5.2 VS Google Gemini 2.5 Pro

LRUキャッシュの実装

PythonでLRU（Least Recently Used）キャッシュデータ構造を実装してください。実装は`LRUCache`という名前のクラスで、以下の操作をサポートする必要があります。 1. `__init__(self, capacity: int)` — キャッシュを正の整数`capacity`で初期化します。 2. `get(self, key: int) -> int` — キーが存在する場合は、それに関連付けられた値を返します。存在しない場合は-1を返します。キーへのアクセスは「使用」とみなされます。 3. `put(self, key: int, value: int) -> None` — キーと値のペアを挿入または更新します。挿入後、キャッシュが容量を超えた場合は、最も最近使用されていないキーを削除します。 `get`と`put`の両方は、平均O(1)の時間計算量で実行される必要があります。完全なクラス実装を提供してください。次に、次の操作シーケンスの出力によってその正しさを実証してください。 ``` cache = LRUCache(2) cache.put(1, 10) cache.put(2, 20) print(cache.get(1)) # 期待値: 10 cache.put(3, 30) # キー2を削除 print(cache.get(2)) # 期待値: -1 cache.put(4, 40) # キー1を削除 print(cache.get(1)) # 期待値: -1 print(cache.get(3)) # 期待値: 30 print(cache.get(4)) # 期待値: 40 ``` 実装によって両方の操作でO(1)の時間計算量がどのように達成されるか簡単に説明してください。

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2026/03/09 03:54

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Least Recently Used (LRU) キャッシュの実装

LRUキャッシュの実装

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