[Leedcode][JAVA][第460题][LFU]

【问题描述】

设计并实现最不经常使用（LFU）缓存的数据结构。它应该支持以下操作：get 和 put。get(key) - 如果键存在于缓存中，则获取键的值（总是正数），否则返回 -1。
put(key, value) - 如果键不存在，请设置或插入值。当缓存达到其容量时，它应该在插入新项目之前，使最不经常使用的项目无效。在此问题中，当存在平局（即两个或更多个键具有相同使用频率）时，最近最少使用的键将被去除。进阶：
你是否可以在 O(1) 时间复杂度内执行两项操作？示例：LFUCache cache = new LFUCache( 2 /* capacity (缓存容量) */ );cache.put(1, 1);
cache.put(2, 2);
cache.get(1);       // 返回 1
cache.put(3, 3);    // 去除 key 2
cache.get(2);       // 返回 -1 (未找到key 2)
cache.get(3);       // 返回 3
cache.put(4, 4);    // 去除 key 1
cache.get(1);       // 返回 -1 (未找到 key 1)
cache.get(3);       // 返回 3
cache.get(4);       // 返回 4来源：力扣（LeetCode）
链接：https://leetcode-cn.com/problems/lfu-cache

【解答思路】

1. 核心思想：先考虑访问次数，在访问次数相同的情况下，再考虑缓存的时间

每次访问一个已经存在的元素的时候：应该先把结点类从当前所属的访问次数双链表里删除，然后再添加到它「下一个访问次数」的双向链表的头部。

时间复杂度：O(1) 空间复杂度：O(N)

import java.util.HashMap;
import java.util.Map;public class LFUCache {/*** key 就是题目中的 key* value 是结点类*/private Map<Integer, ListNode> map;/*** 访问次数哈希表，使用 ListNode[] 也可以，不过要占用很多空间*/private Map<Integer, DoubleLinkedList> frequentMap;/*** 外部传入的容量大小*/private Integer capacity;/*** 全局最高访问次数，删除最少使用访问次数的结点时会用到（这个设计可能是冗余的）*/private Integer maxFrequent = 1;public LFUCache(int capacity) {map = new HashMap<>(capacity);frequentMap = new HashMap<>();this.capacity = capacity;}/*** get 一次操作，访问次数就增加 1；* 从原来的链表调整到访问次数更高的链表的表头** @param key* @return*/public int get(int key) {// 测试测出来的，capacity 可能传 0if (capacity == 0) {return -1;}if (map.containsKey(key)) {// 获得结点类ListNode listNode = removeListNode(key);// 挂接到新的访问次数的双向链表的头部int frequent = listNode.frequent;addListNode2Head(frequent, listNode);return listNode.value;} else {return -1;}}/*** @param key* @param value*/public void put(int key, int value) {// 如果 key 存在，就更新访问次数 + 1，更新值if (map.containsKey(key)) {ListNode listNode = removeListNode(key);// 更新 valuelistNode.value = value;int frequent = listNode.frequent;addListNode2Head(frequent, listNode);return;}// 如果 key 不存在// 1、如果满了，先删除访问次数最小的的末尾结点，再删除 map 里对应的 keyif (map.size() == capacity) {for (int i = 1; i <= maxFrequent; i++) {if (frequentMap.containsKey(i) && frequentMap.get(i).count > 0) {// 1、从双链表里删除结点DoubleLinkedList doubleLinkedList = frequentMap.get(i);ListNode removeNode = doubleLinkedList.removeTail();// 2、删除 map 里对应的 keymap.remove(removeNode.key);break;}}}// 2、再创建新结点放在访问次数为 1 的双向链表的前面ListNode newListNode = new ListNode(key, value);addListNode2Head(1, newListNode);map.put(key, newListNode);}// 以下部分主要是结点类和双向链表的操作/*** 结点类，是双向链表的组成部分*/private class ListNode {private int key;private int value;private int frequent = 1;private ListNode pre;private ListNode next;public ListNode() {}public ListNode(int key, int value) {this.key = key;this.value = value;}}/*** 双向链表*/private class DoubleLinkedList {/*** 虚拟头结点，它无前驱结点*/private ListNode dummyHead;/*** 虚拟尾结点，它无后继结点*/private ListNode dummyTail;/*** 当前双向链表的有效结点数*/private int count;public DoubleLinkedList() {this.dummyHead = new ListNode(-1, -1);this.dummyTail = new ListNode(-1, -1);dummyHead.next = dummyTail;dummyTail.pre = dummyHead;count = 0;}/*** 把一个结点类添加到双向链表的开头（头部是最新使用数据）** @param addNode*/public void addNode2Head(ListNode addNode) {ListNode oldHead = dummyHead.next;// 两侧结点指向它dummyHead.next = addNode;oldHead.pre = addNode;// 它的前驱和后继指向两侧结点addNode.pre = dummyHead;addNode.next = oldHead;count++;}/*** 把双向链表的末尾结点删除（尾部是最旧的数据，在缓存满的时候淘汰）** @return*/public ListNode removeTail() {ListNode oldTail = dummyTail.pre;ListNode newTail = oldTail.pre;// 两侧结点建立连接newTail.next = dummyTail;dummyTail.pre = newTail;// 它的两个属性切断连接oldTail.pre = null;oldTail.next = null;count--;return oldTail;}}/*** 将原来访问次数的结点，从双向链表里脱离出来** @param key* @return*/private ListNode removeListNode(int key) {// 获得结点类ListNode deleteNode = map.get(key);ListNode preNode = deleteNode.pre;ListNode nextNode = deleteNode.next;// 两侧结点建立连接preNode.next = nextNode;nextNode.pre = preNode;// 删除去原来两侧结点的连接deleteNode.pre = null;deleteNode.next = null;// 维护双链表结点数frequentMap.get(deleteNode.frequent).count--;// 访问次数加 1deleteNode.frequent++;maxFrequent = Math.max(maxFrequent, deleteNode.frequent);return deleteNode;}/*** 把结点放在对应访问次数的双向链表的头部** @param frequent* @param addNode*/private void addListNode2Head(int frequent, ListNode addNode) {DoubleLinkedList doubleLinkedList;// 如果不存在，就初始化if (frequentMap.containsKey(frequent)) {doubleLinkedList = frequentMap.get(frequent);} else {doubleLinkedList = new DoubleLinkedList();}// 添加到 DoubleLinkedList 的表头doubleLinkedList.addNode2Head(addNode);frequentMap.put(frequent, doubleLinkedList);}
}作者：liweiwei1419
链接：https://leetcode-cn.com/problems/lfu-cache/solution/ha-xi-biao-shuang-xiang-lian-biao-java-by-liweiwei/

测试用例

public class LFUCache {public static void main(String[] args) {LFUCache cache = new LFUCache(3);cache.put(1, 1);cache.put(2, 2);cache.put(3, 3);System.out.println(cache.map.keySet());cache.put(4, 4);System.out.println(cache.map.keySet());int res1 = cache.get(4);System.out.println(res1);int res2 = cache.get(3);System.out.println(res2);int res3 = cache.get(2);System.out.println(res3);int res4 = cache.get(1);System.out.println(res4);cache.put(5, 5);int res5 = cache.get(1);System.out.println(res5);int res6 = cache.get(2);System.out.println(res6);int res7 = cache.get(3);System.out.println(res7);int res8 = cache.get(4);System.out.println(res8);int res9 = cache.get(5);System.out.println(res9);}
}

【总结】

1.LFU （Least Frequently Used）缓存机制（看访问次数）
-在缓存满的时候，删除缓存里使用次数最少的元素，然后在缓存中放入新元素；
-数据的访问次数很重要，访问次数越多，就越不容易被删除；
-根据题意，「当存在平局（即两个或更多个键具有相同使用频率）时，最近最少使用的键将被去除」，即在「访问次数」相同的情况下，按照时间顺序，先删除在缓存里时间最久的数据

2.编码总结