77.LRU Cache(最近最久未使用算法)
Level:
Hard
题目描述:
Design and implement a data structure for Least Recently Used (LRU) cache. It should support the following operations: get
and put
.
get(key)
- Get the value (will always be positive) of the key if the key exists in the cache, otherwise return -1.
put(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.
Follow up:
Could you do both operations in O(1) time complexity?
Example:
LRUCache cache = new LRUCache( 2 /* capacity */ );
cache.put(1, 1);
cache.put(2, 2);
cache.get(1); // returns 1
cache.put(3, 3); // evicts key 2
cache.get(2); // returns -1 (not found)
cache.put(4, 4); // evicts key 1
cache.get(1); // returns -1 (not found)
cache.get(3); // returns 3
cache.get(4); // returns 4
思路分析:
设置一个map存放对应的键和值,同时设置一个双向链表,来保存最近最久未使用的关系,如果访问一个键,键存在于map中,访问完成后,我们在链表中将该键删除,然后将其添加到链表的首部,表示最近刚访问过这个键,当缓存满了后,如果要添加一个键值对,我们要删除的就是位于链表尾部的键和其对应的值,因为它是最久未访问的值。
代码:
class LRUCache {
HashMap<Integer,Integer>cache=new HashMap<>();
LinkedList<Integer>keys=new LinkedList<>();
private static int sizeOfCache;
public LRUCache(int capacity) {
sizeOfCache=capacity;
}
public int get(int key) {
if(cache.get(key)!=null){
keys.remove(Integer.valueOf(key));//先在链表中删掉该键
keys.addFirst(key); //然后将该键放到链表首部,表示刚被访问
return cache.get(key);
}
return -1;
}
public void put(int key, int value) {
if(cache.get(key)!=null)
keys.remove(Integer.valueOf(key));
else if(keys.size()==sizeOfCache){ //存储块已满
int keyToRemove=keys.removeLast(); //链表最后一个键,代表最久未访问。
cache.remove(keyToRemove);
}
keys.addFirst(key);
cache.put(key,value);
}
}
/**
* 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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