leetcode hot 100-146. 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

思路一:利用 Java 的 LinkedHashMap

Java的 LinkedHashMap 中的 accessOrder 决定了顺序,默认为 false,此时维护的是插入顺序。如果为true, 则维护的是一个LRU顺序。
LinkedHashMap 最重要的是以下用于维护顺序的函数,它们会在 put、get 等方法中调用。
afterNodeAccess()
当一个节点被访问时,如果 accessOrder 为 true,则会将该节点移到链表尾部。也就是说指定为 LRU 顺序之后,在每次访问一个节点时,会将这个节点移到链表尾部,保证链表尾部是最近访问的节点,那么链表首部就是最近最久未使用的节点。(类似于维护一个栈,每次把最新访问过的数据放到栈底,最近最久未使用的元素始终呈现在栈顶)
afterNodeInsertion()
在 put 等操作之后执行,当 removeEldestEntry() 方法返回 true 时会移除最晚的节点,也就是链表首部节点 first。
以下是使用 LinkedHashMap 实现的一个 LRU 缓存:
  • 设定最大缓存空间 MAX_ENTRIES 为 3;
  • 使用 LinkedHashMap 的构造函数将 accessOrder 设置为 true,开启 LRU 顺序;
  • 覆盖 removeEldestEntry() 方法实现,在节点多于 MAX_ENTRIES 就会将最近最久未使用的数据移除。
 1 class LRUCache<K, V> extends LinkedHashMap<Integer, Integer> {
 2 
 3     private final int capacity;
 4     protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry eldest){
 5         return size() > this.capacity;
 6     }
 7 
 8     public LRUCache(int capacity) {
 9         super(capacity, 1.0f, true);
10         this.capacity = capacity;
11     }
12     
13     public int get(int key) {
14         return super.getOrDefault(key, -1);
15     }
16     
17     public void put(int key, int value) {
18         super.put(key, value);
19     }
20 }

leetcode 执行用时:18 ms > 95.13%, 内存消耗:46.5 MB > 92.21%

思路二:哈希 + 双向链表

https://leetcode-cn.com/problems/lru-cache/solution/lruhuan-cun-ji-zhi-by-leetcode-solution/

原文地址:https://www.cnblogs.com/hi3254014978/p/13823344.html