leetcode-146. LRU缓存机制

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• 题目
  • 解题思路
  • 初始化
  • put
  • get
  • code

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本题是leetcode，地址：146. LRU缓存机制

题目

运用你所掌握的数据结构，设计和实现一个 LRU (最近最少使用) 缓存机制。它应该支持以下操作： 获取数据 get 和 写入数据 put 。

获取数据 get(key) - 如果关键字 (key) 存在于缓存中，则获取关键字的值（总是正数），否则返回 -1。
写入数据 put(key, value) - 如果关键字已经存在，则变更其数据值；如果关键字不存在，则插入该组「关键字/值」。当缓存容量达到上限时，它应该在写入新数据之前删除最久未使用的数据值，从而为新的数据值留出空间。

进阶:

你是否可以在 O(1) 时间复杂度内完成这两种操作？

示例:

LRUCache cache = new LRUCache( 2 /* 缓存容量 */ );

cache.put(1, 1);
cache.put(2, 2);
cache.get(1); // 返回 1
cache.put(3, 3); // 该操作会使得关键字 2 作废
cache.get(2); // 返回 -1 (未找到)
cache.put(4, 4); // 该操作会使得关键字 1 作废
cache.get(1); // 返回 -1 (未找到)
cache.get(3); // 返回 3
cache.get(4); // 返回 4

解题思路

LRU 算法实际上是让你设计数据结构：首先要接收一个 capacity 参数作为缓存的最大容量，然后实现两个 API，一个是 put(key, val) 方法存入键值对，另一个是 get(key) 方法获取 key 对应的 val，如果 key 不存在则返回 -1。

注意哦，get 和 put 方法必须都是 O(1)O(1) 的时间复杂度，在双向链表的实现中，使用一个伪头部（dummy head）和伪尾部（dummy tail）标记界限，这样在添加节点时添加到头节点，删除时，删除尾节点的数据。

初始化

put

get

code

class LRUCache {
    class MyNode {
        int key;
        int value;
        MyNode prev;
        MyNode next;

        public MyNode() {
        }

        public MyNode(int _key, int _value) {
            key = _key;
            value = _value;
        }
    }

    private int capacity;
    private int size;
    private Map<Integer, MyNode> cache = new HashMap<>();
    private MyNode head, tail;


    public LRUCache(int capacity) {
        this.size = 0;
        this.capacity = capacity;
        this.head = new MyNode();
        this.tail = new MyNode();
        head.next = tail;
        tail.prev = head;
    }
    
    public int get(int key) {
        MyNode node = cache.get(key);
        if (node == null) {
            return -1;
        } else {
            // 更换到头节点
            moveToHead(node);
            return node.value;
        }
    }

    private void moveToHead(MyNode node) {
        removeNode(node);
        addToHead(node);
    }

    
    public void put(int key, int value) {
        MyNode node = cache.get(key);
        if (node == null) {
            node = new MyNode(key, value);
            addToHead(node);
            size++;
            if (size > capacity) {
                MyNode tail = removeTail();
                cache.remove(tail.key);
                size--;
            }
            cache.put(key,node);
        } else {
            node.value = value;
            moveToHead(node);
        }
    }

    
    private void addToHead(MyNode node) {
        node.prev = head;
        node.next = head.next;

        head.next.prev = node;
        head.next = node;
    }

    private MyNode removeTail() {
        MyNode node = tail.prev;
        removeNode(node);
        return node;
    }


    private void removeNode(MyNode node) {
        node.prev.next = node.next;
        node.next.prev = node.prev;
    }

}

/**
 * Your LRUCache object will be instantiated and called as such:
 * LRUCache obj = new LRUCache(capacity);
 * int param_1 = obj.get(key);
 * obj.put(key,value);
 */

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