codeTop01:LRU (最近最少使用) 缓存的实现

问题

请你设计并实现一个满足 LRU (最近最少使用) 缓存约束的数据结构。
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 key 已经存在，则变更其数据值 value ；如果不存在，则向缓存中插入该组 key-value 。如果插入操作导致关键字数量超过 capacity ，则应该逐出最久未使用的关键字。
函数 get 和 put 必须以 O(1) 的平均时间复杂度运行。
设计一个链表，链表的长度固定，将最近访问到的节点放在链表的头部，刚刚插入的节点也放在链表的头部

思路

使用双向链表+哈希表
在这里插入图片描述

为什么要用双向链表+哈希表?

在将某个节点移到链表头的时候，需要知道该节点的前一个节点和后一个节点，使前一个节点的尾指针指向后一个节点的头指针。
使用哈希表是为了检索的效率O（1）

双向链表的数据结构？

class ListNode{int key;int value;ListNode prev,next;//前后指针public ListNode(){}public ListNode(int key,int value){this.key = key;this.value = value;}
}

初始化LRU缓存

public class LRUCache {int capacity;
Map<Integer, ListNode> map;
ListNode head;
ListNode tail;public LRUCache(int capacity) {this.capacity = capacity;map = new HashMap<>();head = new ListNode();tail = new ListNode();head.next = tail;tail.prev = head;}
}

在这里插入图片描述

在初始化map和缓存容量的同时，新建头尾节点，方便后续的操作

获取值

  public int get(int key) {if (map.containsKey(key)){ListNode listNode = map.get(key);//将key对应的节点插入到链表头deleteAndMoveHead(listNode);return listNode.value;}return -1;}private void deleteAndMoveHead(ListNode listNode) {listNode.prev.next = listNode.next;listNode.next.prev= listNode.prev;moveHead(listNode);}private void moveHead(ListNode listNode) {listNode.next = head.next;listNode.next.prev = listNode;head.next = listNode;listNode.prev = head;}

插入值

public void put(int key, int value) {if (map.containsKey(key)){ListNode listNode = map.get(key);listNode.value = value;deleteAndMoveHead(listNode);}else {if (map.size() == capacity){//删除尾节点moveTail();}//将新节点插入到头部ListNode listNode = new ListNode(key, value);moveHead(listNode);map.put(key,listNode);}//删除尾节点private void moveTail() {ListNode lastNode = tail.prev;lastNode.prev.next = tail;tail.prev =  lastNode.prev;head.prev = tail.prev;map.remove(lastNode.key);}

最终代码

package com.dj.mall.algorithm;import java.util.HashMap;
import java.util.Map;public class LRUCache {int capacity;Map<Integer, ListNode> map;ListNode head;ListNode tail;public LRUCache(int capacity) {this.capacity = capacity;map = new HashMap<>();head = new ListNode();tail = new ListNode();head.next = tail;tail.prev = head;}public int get(int key) {if (map.containsKey(key)){ListNode listNode = map.get(key);//将key对应的节点插入到链表头deleteAndMoveHead(listNode);return listNode.value;}return -1;}private void deleteAndMoveHead(ListNode listNode) {listNode.prev.next = listNode.next;listNode.next.prev= listNode.prev;moveHead(listNode);}private void moveHead(ListNode listNode) {listNode.next = head.next;listNode.next.prev = listNode;head.next = listNode;listNode.prev = head;}public void put(int key, int value) {if (map.containsKey(key)){ListNode listNode = map.get(key);listNode.value = value;deleteAndMoveHead(listNode);}else {if (map.size() == capacity){//删除尾节点moveTail();}//将新节点插入到头部ListNode listNode = new ListNode(key, value);moveHead(listNode);map.put(key,listNode);}}//删除尾节点private void moveTail() {ListNode lastNode = tail.prev;lastNode.prev.next = tail;tail.prev =  lastNode.prev;head.prev = tail.prev;map.remove(lastNode.key);}public static void main(String[] args) {LRUCache lRUCache = new LRUCache(2);lRUCache.put(2, 1); // 缓存是 {1=1}lRUCache.put(2, 2); // 缓存是 {1=1, 2=2}System.out.println(lRUCache.get(1)); // 返回 1lRUCache.put(3, 3); // 该操作会使得关键字 2 作废，缓存是 {1=1, 3=3}System.out.println(lRUCache.get(2)); // 返回 -1 (未找到)lRUCache.put(4, 4); // 该操作会使得关键字 1 作废，缓存是 {4=4, 3=3}System.out.println(lRUCache.get(1));//-1System.out.println(lRUCache.get(3));//3System.out.println(lRUCache.get(4));//4}}//自定义双向链表的每一个节点
class ListNode{int key;int value;ListNode prev,next;public ListNode(){}public ListNode(int key,int value){this.key = key;this.value = value;}
}