LeetCode LRU缓存机制

146. LRU缓存机制

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

solution1

//调用Java底层的LinkedHashMap实现LRU
class LRUCache {
    private int cap;
    private LinkedHashMap<Integer,Integer> cache = new LinkedHashMap<>();
    public LRUCache(int capacity) {
        this.cap = capacity;
    }

    public int get(int key) {
        if (!cache.containsKey(key)){
            return -1;
        }
        makeRecently(key);
        return cache.get(key);

    }

    public void put(int key, int value) {
        if (cache.containsKey(key)){
            cache.put(key,value);
            makeRecently(key);
            return;
        }
        if (cache.size() >= cap){
            //获取链表头(map->set->Interator->取第一个元素)
            int headKey = cache.keySet().iterator().next();
            cache.remove(headKey);
        }
        cache.put(key,value);
    }
    //移到链表尾
    private void makeRecently(int key){
        int value = cache.get(key);
        cache.remove(key);
        cache.put(key,value);
    }
}

solution2

public class LRUCache {
    //链表节点
    class Node{
        public int key, val;
        public Node next, prev;
        public Node(int k, int v){
            this.key = k;
            this.val = v;
        }
    }
    private Map<Integer,Node> cache = new HashMap<>();
    private int size;
    private int cap;
    private Node head,tail;
    public LRUCache(int capacity) {
        this.size = 0;
        this.cap = capacity;
        //使用头尾虚拟节点
        head = new Node(0,0);
        tail = new Node(0,0);
        head.next = tail;
        tail.prev = head;
    }
    // 获取元素，从cache中获得val，node移到链表头
    public int get(int key){
        Node node = cache.get(key);
        if(node == null){
            return -1;
        }
        moveToHead(node);
        return node.val;
    }
    public void put(int key, int value){
        Node node = cache.get(key);
        if(node == null){
            //新建节点插入
            Node newNode = new Node(key,value);
            cache.put(key,newNode);
            addToHead(newNode);
            size++;
            if (size>cap){
                Node overNode = removeTail();
                cache.remove(overNode.key);
                size--;
            }
        }else{
            //重新赋值节点，移到表头
            node.val = value;
            moveToHead(node);
        }
    }
    private void addToHead(Node node){
        node.prev = head;
        node.next = head.next;
        head.next.prev = node;
        head.next = node;
    }
    private void moveToHead(Node node){
        removeNode(node);
        addToHead(node);
    }
    private void removeNode(Node node){
        node.prev.next = node.next;
        node.next.prev = node.prev;
    }
    private Node removeTail(){
        Node node = tail.prev;
        removeNode(node);
        return node;
    }
}

 //思路1:deque 记录cache顺序，map存取键值对
 //思路2:哈希链表 使用LinkedHashMap构建
 //思路3:手写双向链表 + HashMap 》put时检查，map是否存在，重新赋值或新增，链表新增。get时从map获取，链表移到最前面