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
代码1
LinkedHashMap内部维护了一个所有的Entity的双向链表
同时构造方法可以设置Iterator的时候,是按照插入的顺序排序还是按照访问的顺序排序
class LRUCache {
int capacity;
LinkedHashMap<Integer, Integer> cache;
public LRUCache(int capacity) {
this.capacity = capacity;
cache = new LinkedHashMap<Integer, Integer>(capacity, 0.75f, true) {
@Override
protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry eldest) {
return cache.size() > capacity;
}
};
}
public int get(int key) {
return cache.getOrDefault(key, -1);
}
public void put(int key, int value) {
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);
*/
LinkedHashMap如何按照访问的顺序来排序
默认是按照插入的顺序来排序的,在构造方法里边可以设置按照访问的顺序来排序
那究竟按照访问的顺序来排序是什么意思呢?
LinkedHashMap的get(key)方法是自己实现的,并没有从HashMap里边继承,我们看看get(Key)方法的实现是什么样子的
我们看afterNodeAccess()方法是如何实现的
//本方法的作用：将结点移动到LinkedHashMap维护的双向链表的末尾
void afterNodeAccess(Node<K,V> e) {
// move node to last
LinkedHashMap.Entry<K,V> last;
if (accessOrder && (last = tail) != e) {
LinkedHashMap.Entry<K,V> p =
(LinkedHashMap.Entry<K,V>)e, b = p.before, a = p.after;
p.after = null;
if (b == null)
head = a;
else
b.after = a;
if (a != null)
a.before = b;
else
last = b;
if (last == null)
head = p;
else {
p.before = last;
last.after = p;
}
tail = p;
++modCount;
}
}
这个方法主要就是移动双向链表的指针,将传入的结点移动到LinkedHashMap维护的双向链表的末尾,这样每次通过get(key)方法访问一个元素,这个元素就会被移动到双向链表的末尾,按照访问的顺序来排序,就是每次通过Iterator来遍历keySet或者是EntrySet的时候,访问过的元素会出现在最后边(因为LinedHashMap的Iterator遍历的时候,遍历的是内部的双向链表,从头结点,遍历到尾结点)
顺着这样的思路,如果在满足一定条件的情况下,移除掉双向链表的头结点,这样就实现了一个LruCahe
其实LinkedHashMap已经为我们提供了这样的方法,LinkedHashMap中有一个方法removeEldestEntry(entry) 我们只需要覆盖这个方法,根据我们自己的需求在一定条件下返回true,这样就实现了LruCache
改方法的默认实现是返回false
protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry<K,V> eldest) {
return false;
}
LinkedHashMap的afterNodeInsertion()方法会根据其他条件以及removeEldestEntry的返回值来决定是否删除到双向链表的表头元素
void afterNodeInsertion(boolean evict) {
// possibly remove eldest
LinkedHashMap.Entry<K,V> first;
if (evict && (first = head) != null && removeEldestEntry(first)) {
K key = first.key;
removeNode(hash(key), key, null, false, true);
}
}