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 。
实现 LRUCache 类:
LRUCache(int capacity) 以正整数作为容量 capacity 初始化 LRU 缓存
int get(int key) 如果关键字 key 存在于缓存中,则返回关键字的值,否则返回 -1 。
void put(int key, int 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。
leetcode
解题思路:利用双向链表,可以在O(1)的时间内完成末尾的删除。
双向链表的创建思想:双向链表
class LRUCache {
// key -> Node(key, val)
private HashMap<Integer, Node> map;
// Node(k1, v1) <-> Node(k2, v2)...
private DoubleList cache;
// 最大容量
private int cap;
public LRUCache(int capacity) {
this.cap = capacity;
map = new HashMap<>();
cache = new DoubleList();
}
public int get(int key) {
if(!map.containsKey(key)){
return -1;
}
int val = map.get(key).val;
put(key, val);
return val;
}
public void put(int key, int value) {
Node x = new Node(key, value);
if(map.containsKey(key)){
cache.remove(map.get(key));
cache.addFirst(x);
map.put(key, x);
}else{
if(cap == cache.size()){
Node last = cache.removeLast();
map.remove(last.key);
}
cache.addFirst(x);
map.put(key, x);
}
}
}
class Node {
public int key, val;
public Node next, prev;
public Node(int k, int v) {
this.key = k;
this.val = v;
}
}
class DoubleList {
private Node head, tail; // 头尾虚节点
private int size; // 链表元素数
public DoubleList() {
head = new Node(0, 0);
tail = new Node(0, 0);
head.next = tail;
tail.prev = head;
size = 0;
}
// 在链表头部添加节点 x
public void addFirst(Node x) {
x.next = head.next;
x.prev = head;
head.next.prev = x;
head.next = x;
size++;
}
// 删除链表中的 x 节点(x 一定存在)
public void remove(Node x) {
x.prev.next = x.next;
x.next.prev = x.prev;
size--;
}
// 删除链表中最后一个节点,并返回该节点
public Node removeLast() {
if (tail.prev == head)
return null;
Node last = tail.prev;
remove(last);
return last;
}
// 返回链表长度
public int size() { return size; }
}