【链表】Leetcode 146. LRU 缓存【中等】

LRU 缓存

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。

示例1：

输入
[“LRUCache”, “put”, “put”, “get”, “put”, “get”, “put”, “get”, “get”, “get”]
[[2], [1, 1], [2, 2], [1], [3, 3], [2], [4, 4], [1], [3], [4]]
输出
[null, null, null, 1, null, -1, null, -1, 3, 4]

解释
LRUCache lRUCache = new LRUCache(2);
lRUCache.put(1, 1); // 缓存是 {1=1}
lRUCache.put(2, 2); // 缓存是 {1=1, 2=2}
lRUCache.get(1); // 返回 1
lRUCache.put(3, 3); // 该操作会使得关键字 2 作废，缓存是 {1=1, 3=3}
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}
lRUCache.get(1); // 返回 -1 (未找到)
lRUCache.get(3); // 返回 3
lRUCache.get(4); // 返回 4

解题思路

LRU Cache是一种常见的缓存替换策略，可以采用哈希表和双向链表结合的方式实现。哈希表用于快速查找节点，双向链表用于记录访问顺序。

1、使用HashMap来存储key和对应的节点。
2、使用双向链表来存储缓存的数据，链表头部是最近使用的数据，链表尾部是最久未使用的数据。
3、对于get操作，如果key存在于缓存中，将对应的节点移到链表头部，并返回value；否则返回-1。
4、对于put操作，如果key已经存在于缓存中，更新对应的value，并将节点移到链表头部；如果key不存在于缓存中，插入新的节点到链表头部，判断是否超过容量，若超过容量，删除链表尾部的节点。
5、删除节点时，需要同时在HashMap中删除对应的key。

java实现

public class LRUCache {class DLinkedNode {int key;int value;DLinkedNode prev;DLinkedNode next;}private HashMap<Integer, DLinkedNode> cache;private int size;private int capacity;private DLinkedNode head, tail;public LRUCache(int capacity) {this.cache = new HashMap<>();this.size = 0;this.capacity = capacity;this.head = new DLinkedNode();this.tail = new DLinkedNode();head.next = tail;tail.prev = head;}public int get(int key) {DLinkedNode node = cache.get(key);if (node == null) {return -1;}// 将访问的节点移动到链表头部moveToHead(node);return node.value;}public void put(int key, int value) {DLinkedNode node = cache.get(key);if (node == null) {// 如果key不存在，则创建新节点DLinkedNode newNode = new DLinkedNode();newNode.key = key;newNode.value = value;// 将新节点加入到链表头部cache.put(key, newNode);addToHead(newNode);size++;// 如果容量超限，则删除链表尾部节点if (size > capacity) {DLinkedNode tail = removeTail();cache.remove(tail.key);size--;}} else {// 如果key存在，则更新值，并将节点移到链表头部node.value = value;moveToHead(node);}}private void addToHead(DLinkedNode node) {node.prev = head;node.next = head.next;head.next.prev = node;head.next = node;}private void removeNode(DLinkedNode node) {node.prev.next = node.next;node.next.prev = node.prev;}private void moveToHead(DLinkedNode node) {removeNode(node);addToHead(node);}private DLinkedNode removeTail() {DLinkedNode res = tail.prev;removeNode(res);return res;}public static void main(String[] args) {// 创建容量为 2 的LRU缓存LRUCache lruCache = new LRUCache(2);// 插入 (1, 1)lruCache.put(1, 1);// 插入 (2, 2)lruCache.put(2, 2);// 获取键 1 的值，返回 1System.out.println(lruCache.get(1));// 插入 (3, 3)，因为缓存容量为 2，需要移除最久未使用的键 2lruCache.put(3, 3);// 获取键 2 的值，返回 -1，因为键 2 已经被移除System.out.println(lruCache.get(2));// 插入 (4, 4)，因为缓存容量为 2，需要移除最久未使用的键 1lruCache.put(4, 4);// 获取键 1 的值，返回 -1，因为键 1 已经被移除System.out.println(lruCache.get(1));// 获取键 3 的值，返回 3System.out.println(lruCache.get(3));// 获取键 4 的值，返回 4System.out.println(lruCache.get(4));}
}