@yexiaoqi
2022-05-12T10:46:51.000000Z
字数 2631
阅读 403
刷题
leetcode
题目: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:
示例:
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
提示:
1 <= capacity <= 3000
0 <= key <= 10000
0 <= value <= 105
最多调用 2 * 105 次 get 和 put
链接:https://leetcode.cn/problems/lru-cache
方法一:借用 LinkedHashMap 实现
public class LRUCache extends LinkedHashMap<Integer,Integer> {
private int capacity;
public LRUCache(int capacity){
super(capacity, 0.75F, true);//true:访问顺序 false:插入顺序
this.capacity = capacity;
}
public int get(int key) {
return super.getOrDefault(key, -1);
}
public void put(int key, int value) {
super.put(key, value);
}
@Override
protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry<Integer,Integer> eldest) {
return super.size() > capacity;
}
}
方法二:老老实实写,使用双向链表+哈希表
public class LRUCache {
public class DLinkedNode {
int key;
int value;
DLinkedNode prev;
DLinkedNode next;
public DLinkedNode(){}
public DLinkedNode(int key, int value) {
this.key = key;
this.value = value;
}
}
private Map<Integer, DLinkedNode> cache = new HashMap<>();
private int size;
private int capacity;
private DLinkedNode head, tail;
public LRUCache(int capacity) {
this.size = 0;
this.capacity = capacity;
head = new DLinkedNode();//head和tail作为默认头尾,方便节点操作
tail = new DLinkedNode();
head.next = tail;
tail.prev = head;
}
public int get(int key) {
DLinkedNode node = cache.get(key);
if(node == null) {
return -1;
}
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,创建一个节点把key-value放进去
DLinkedNode newNode = new DLinkedNode(key, value);
cache.put(key, newNode);
//访问完后将节点加到链表头部
addToHead(newNode);
size++;
if(size > capacity) {
DLinkedNode tail = removeTail();
cache.remove(tail.key);//删除哈希表中对应的项
size--;
}
} else {
//如果key存在,使用新的值并移动到头部
node.value = value;
moveToHead(node);
}
}
//将指定节点移动到头节点
private void moveToHead(DLinkedNode node) {
removeNode(node);
addToHead(node);
}
//将指定节点添加到头节点
private void addToHead(DLinkedNode node) {
node.prev = head;
node.next = head.next;
head.next.prev = node;
head.next = node;
}
//移除尾部节点
private DLinkedNode removeTail() {
DLinkedNode node = tail.prev;
removeNode(node);
return node;
}
//移除指定节点
private void removeNode(DLinkedNode node) {
node.prev.next = node.next;
node.next.prev = node.prev;
}
}