LeetCode第146题

题目详述

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) - 如果密钥 (key) 存在于缓存中，则获取密钥的值（总是正数），否则返回 -1。
写入数据 put(key, value) - 如果密钥不存在，则写入其数据值。当缓存容量达到上限时，它应该在写入新数据之前删除最近最少使用的数据值，从而为新的数据值留出空间。

方法一

LinkedHashMap是一个有序的map集合，通过链表实现按照插入顺序存储。其作为缓存内存，存储和取出节点。时间复杂度：O(1)
自建的DLinkedNode是一个有假头、尾指针的双向链表。其用来维持最近最少的顺序机制。双向链表插入删除的时间复杂度O(1)，但查找时间复杂度：O(n)。
使用LinkedHashMap强强联手，互借优势，达到O(1)的时间复杂度。

class LRUCache {
    class DLinkedNode{ //自建双向链表节点
        int key;
        int value;
        DLinkedNode prev;
        DLinkedNode next;
    }
    private Hashtable<Integer,DLinkedNode> cache = new Hashtable<Integer,DLinkedNode>();//创建缓存用来查找
    private int size;
    private int capacity;
    private DLinkedNode head,tail;//伪头尾指针，秒啊

    //构造函数
    public LRUCache(int capacity) {
        this.size = size;
        this.capacity = capacity;
        head = new DLinkedNode();
        tail = new DLinkedNode();
        head.next = tail;
        tail.prev = head;
    }
    //头插法添加节点
    private void addNode(DLinkedNode node) {
        node.prev = head;
        node.next = head.next;
        head.next.prev = node;
        head.next = node;
    }
    //删除节点
    private void removeNode(DLinkedNode node) {
        DLinkedNode prev = node.prev;
        DLinkedNode next = node.next;
        prev.next = next;
        next.prev = prev;
    }
    //更新某一节点位置到头部
    private void moveToHead(DLinkedNode node) {
        removeNode(node);
        addNode(node);
    }
    //超出缓存个数了，删除最后一个节点(实际上是倒数第二个)，并返回此节点
    private DLinkedNode popTail(){
        DLinkedNode res = tail.prev;
        removeNode(res);
        return res;
    }
    //得到某一节点，并更新此节点的位置
    public int get(int key) {
        DLinkedNode node = cache.get(key);
        if(node == null) return -1;
        moveToHead(node);
        return node.value;
    }
    //写入数据
    public void put(int key, int value) {
        DLinkedNode node = cache.get(key);
        //若没有此数据，新建；若有更新value值
        if(node == null) {
            DLinkedNode newNode = new DLinkedNode();
            newNode.key = key;
            newNode.value = value;
            addNode(newNode);
            cache.put(key,newNode);
            size ++;
            //若数据量超过最大缓存量，删除"尾节点"
            if(size > capacity) {
                DLinkedNode tail = popTail();
                cache.remove(tail.key);
                size --;
            }
        }else {
            node.value = value;
            moveToHead(node);
        }
    }
}

解法二

使用库函数解法

private  int capacity;
public LRUCache(int capacity) {
    super(capacity,0.75F,true);
    this.capacity = capacity;
}

public int get(int key) {
    return super.getOrDefault(key,-1);
}

public void put(int key, int value) {
    super.put(key,value);
}

public boolean removeEldestEntry(Map.Entry<Integer,Integer> eldest){
    return size() > capacity;
}