【问题描述】
LFU
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); // 该操作会使得密钥 2 作废
cache.get(2); // 返回 -1 (未找到)
cache.put(4, 4); // 该操作会使得密钥 1 作废
cache.get(1); // 返回 -1 (未找到)
cache.get(3); // 返回 3
cache.get(4); // 返回 4
【解答思路】
1. 缓存是有限的,在缓存满的时候,删除哪些元素,就有不同的缓存删除策略。
LRU (Least Recently Used)缓存机制
- 在缓存满的时候,删除缓存里最久未使用的数据,然后再放入新元素;
- 数据的访问时间很重要,访问时间距离现在最近,就最不容易被删除。
时间复杂度:O(1) 空间复杂度:O(N)
import java.util.Map;public class LRUCache {private Map<Integer, ListNode> map;/*** 双链表结点类*/private class ListNode {private Integer key;private Integer value;/*** 前驱结点 precursor*/private ListNode pre;/*** 后继结点 successor(写成 next 是照顾单链表的表示习惯)*/private ListNode next;public ListNode() {}public ListNode(Integer key, Integer value) {this.key = key;this.value = value;}}private int capacity;/*** 虚拟头结点没有前驱*/private ListNode dummyHead;/*** 虚拟尾结点没有后继*/private ListNode dummyTail;public LRUCache(int capacity) {map = new HashMap<>(capacity);this.capacity = capacity;dummyHead = new ListNode(-1, -1);dummyTail = new ListNode(-1, -1);// 初始化链表为 head <-> taildummyHead.next = dummyTail;dummyTail.pre = dummyHead;}/*** 如果存在,把当前结点移动到双向链表的头部** @param key* @return*/public int get(int key) {if (map.containsKey(key)) {ListNode node = map.get(key);int val = node.value;// 把当前 node 移动到双向链表的头部moveNode2Head(key);return val;} else {return -1;}}/*** 如果哈希表的容量满了,就要删除一个链表末尾元素,然后在链表头部插入新元素** @param key* @param value*/public void put(int key, int value) {if (map.containsKey(key)) {// 1、更新 valuemap.get(key).value = value;// 2、把当前 node 移动到双向链表的头部moveNode2Head(key);return;}// 放元素的操作是一样的if (map.size() == capacity) {// 如果满了ListNode oldTail = removeTail();// 设计 key 就是为了在这里删除map.remove(oldTail.key);}// 然后添加元素ListNode newNode = new ListNode(key, value);map.put(key, newNode);addNode2Head(newNode);}// 为了突出主干逻辑,下面是 3 个公用的方法/*** 删除双链表尾部结点*/private ListNode removeTail() {ListNode oldTail = dummyTail.pre;ListNode newTail = oldTail.pre;// 两侧结点建立连接newTail.next = dummyTail;dummyTail.pre = newTail;// 释放引用oldTail.pre = null;oldTail.next = null;return oldTail;}/*** 把当前 key 指向的结点移到双向链表的头部** @param key*/private void moveNode2Head(int key) {// 1、先把 node 拿出来ListNode node = map.get(key);// 2、原来 node 的前驱和后继接上node.pre.next = node.next;node.next.pre = node.pre;// 3、再把 node 放在末尾addNode2Head(node);}/*** 在双链表的头部新增一个结点** @param newNode*/private void addNode2Head(ListNode newNode) {// 1、当前头结点ListNode oldHead = dummyHead.next;// 2、末尾结点的后继指向新结点oldHead.pre = newNode;// 3、设置新结点的前驱和后继newNode.pre = dummyHead;newNode.next = oldHead;// 4、更改虚拟头结点的后继结点dummyHead.next = newNode;}public static void main(String[] args) {LRUCache cache = new LRUCache(2);cache.put(1, 1);cache.put(2, 2);System.out.println(cache.map.keySet());int res1 = cache.get(1);System.out.println(res1);cache.put(3, 3);int res2 = cache.get(2);System.out.println(res2);int res3 = cache.get(3);System.out.println(res3);cache.put(4, 4);System.out.println(cache.map.keySet());int res4 = cache.get(1);System.out.println(res4);int res5 = cache.get(3);System.out.println(res5);int res6 = cache.get(4);System.out.println(res6);}
}作者:liweiwei1419
链接:https://leetcode-cn.com/problems/lru-cache/solution/ha-xi-biao-shuang-xiang-lian-biao-java-by-liweiw-2/
【总结】
1.缓存删除机制
- LRU (Least Recently Used)缓存机制[第146题]
- LFU (Least Frequently Used,最不经常使用)缓存机制[第460
题]
-
时间空间tradeoff
存取数据时间性能最好 - 哈希表
访问某个数据,时间优先级得提前,删除末尾结点的需求,头尾访问数据最快 - 双向链表 -
LinkedList 双向链表 本题需要定制化操作
参考链接:https://leetcode-cn.com/problems/lru-cache/solution/ha-xi-biao-shuang-xiang-lian-biao-java-by-liweiw-2/