面试题:实现LRUCache::Least Recently Used的缩写,意思是最近最少使用,它是一种Cache替换算法
Design and implement a data structure for Least Recently Used (LRU) cache. It should support the following operations: get
and set
.
get(key)
- Get the value (will always be positive) of the key if the key exists in the cache, otherwise return -1.set(key, value)
- Set or insert the value if the key is not already present. When the cache reached its capacity, it should invalidate the least recently used item before inserting a new item.
- 题目大意:为LRU Cache设计一个数据结构,它支持两个操作:
1)get(key):如果key在cache中,则返回对应的value值,否则返回-1
2)set(key,value):如果key不在cache中,则将该(key,value)插入cache中(注意,如果cache已满,则必须把最近最久未使用的元素从cache中删除);如果key在cache中,则重置value的值。
- 解题思路:题目让设计一个LRU Cache,即根据LRU算法设计一个缓存。在这之前需要弄清楚LRU算法的核心思想,LRU全称是Least
Recently Used,即最近最久未使用的意思。在操作系统的内存管理中,有一类很重要的算法就是内存页面置换算法(包括FIFO,LRU,LFU等几种常见页面置换算法)。事实上,Cache算法和内存页面置换算法的核心思想是一样的:都是在给定一个限定大小的空间的前提下,设计一个原则如何来更新和访问其中的元素。下面说一下LRU算法的核心思想,LRU算法的设计原则是:如果一个数据在最近一段时间没有被访问到,那么在将来它被访问的可能性也很小。也就是说,当限定的空间已存满数据时,应当把最久没有被访问到的数据淘汰。
而用什么数据结构来实现LRU算法呢?可能大多数人都会想到:用一个数组来存储数据,给每一个数据项标记一个访问时间戳,每次插入新数据项的时候,先把数组中存在的数据项的时间戳自增,并将新数据项的时间戳置为0并插入到数组中。每次访问数组中的数据项的时候,将被访问的数据项的时间戳置为0。当数组空间已满时,将时间戳最大的数据项淘汰。
这种实现思路很简单,但是有什么缺陷呢?需要不停地维护数据项的访问时间戳,另外,在插入数据、删除数据以及访问数据时,时间复杂度都是O(n)。
那么有没有更好的实现办法呢?
那就是利用链表和hashmap。当需要插入新的数据项的时候,如果新数据项在链表中存在(一般称为命中),则把该节点移到链表头部,如果不存在,则新建一个节点,放到链表头部,若缓存满了,则把链表最后一个节点删除即可。在访问数据的时候,如果数据项在链表中存在,则把该节点移到链表头部,否则返回-1。这样一来在链表尾部的节点就是最近最久未访问的数据项。
总结一下:根据题目的要求,LRU Cache具备的操作:
1)set(key,value):如果key在hashmap中存在,则先重置对应的value值,然后获取对应的节点cur,将cur节点从链表删除,并移动到链表的头部;若果key在hashmap不存在,则新建一个节点,并将节点放到链表的头部。当Cache存满的时候,将链表最后一个节点删除即可。
2)get(key):如果key在hashmap中存在,则把对应的节点放到链表头部,并返回对应的value值;如果不存在,则返回-1。
package com.Netesay.interview; import java.util.HashMap;
import java.util.Map; /**
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*
************* function description ***************
*
****************************************************
*/ public class LRUCache {
Map<Integer, CacheNode> cacheMap;
CacheNode head, tail;
int capacity; //使用双向链表和map,map将k对应与链表的节点
//链表里保存k和value
public LRUCache(int capacity) {
this.capacity = capacity; cacheMap = new HashMap<Integer, CacheNode>(capacity); head = new CacheNode(-1, -1);
tail = new CacheNode(1, 1); head.next = tail;
tail.pre = head;
} public int get(int key) {
if (cacheMap.containsKey(key)) {
CacheNode node = (CacheNode)cacheMap.get(key); put2Head(node); return node.value;
} else {
return -1;
}
} public void set(int key, int value) {
if (cacheMap.containsKey(key)) {
CacheNode p = cacheMap.get(key); p.value = value; put2Head(p);
} else if(cacheMap.size() < capacity) {
CacheNode node = new CacheNode(key, value);
put2Head(node);
cacheMap.put(key, node);
} else {
CacheNode p = new CacheNode(key, value);
put2Head(p);
cacheMap.put(key, p); int tmpKey = removeEnd();
cacheMap.remove(tmpKey);
}
} private void put2Head(CacheNode p) {
if (p.next != null && p.pre != null) {
p.pre.next = p.next;
p.next.pre = p.pre;
} p.pre = head;
p.next = head.next;
head.next.pre = p;
head.next = p;
} private int removeEnd() {
CacheNode p = tail.pre;
tail.pre.pre.next = tail;
tail.pre = p.pre; p.pre = null;
p.next = null; return p.key;
}
} class CacheNode {
int key;
int value; CacheNode pre;
CacheNode next; public CacheNode(int key, int value) {
this.key = key;
this.value = value;
}
}
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