LeetCode-146-LRU缓存

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：

• 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：

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

题解

以下第一个解法参考自：

146. LRU 缓存 - 力扣（LeetCode）

思路是维护一个双向链表，当使用get操作时，取出对应的值，然后将该节点放到第一个；

使用put操作时，如果key已经存在，那么修改value值，然后放到第一个去；如果key不存在，超过capacity的话，就把链表的最后一个去掉，把新的加在第一个。

这样就保证了删除的时最久未使用。

这里为了快速找到key对应的节点，还使用了一个哈希表。

public class LRUCache {
    private static class Node {
        int key, value;
        Node prev, next;

        Node(int k, int v) {
            key = k;
            value = v;
        }
    }

    private final int capacity;
    private final Node dummy = new Node(0, 0); // 哨兵节点
    private final Map<Integer, Node> keyToNode = new HashMap<>();

    public LRUCache(int capacity) {
        this.capacity = capacity;
        dummy.prev = dummy;
        dummy.next = dummy;
    }

    public int get(int key) {
        Node node = getNode(key);
        return node != null ? node.value : -1;
    }

    public void put(int key, int value) {
        Node node = getNode(key);
        if (node != null) { // 有这本书
            node.value = value; // 更新 value
            return;
        }
        node = new Node(key, value); // 新书
        keyToNode.put(key, node);
        pushFront(node); // 放在最上面
        if (keyToNode.size() > capacity) { // 书太多了
            Node backNode = dummy.prev;
            keyToNode.remove(backNode.key);
            remove(backNode); // 去掉最后一本书
        }
    }

    private Node getNode(int key) {
        if (!keyToNode.containsKey(key)) { // 没有这本书
            return null;
        }
        Node node = keyToNode.get(key); // 有这本书
        remove(node); // 把这本书抽出来
        pushFront(node); // 放在最上面
        return node;
    }

    // 删除一个节点（抽出一本书）
    private void remove(Node x) {
        x.prev.next = x.next;
        x.next.prev = x.prev;
    }

    // 在链表头添加一个节点（把一本书放在最上面）
    private void pushFront(Node x) {
        x.prev = dummy;
        x.next = dummy.next;
        x.prev.next = x;
        x.next.prev = x;
    }
}

下面的是官方题解，使用了LinkedHashMap。

可以参考：

146. LRU 缓存 - 力扣（LeetCode）

class LRUCache extends LinkedHashMap<Integer, Integer>{
    private int capacity;
    
    public LRUCache(int capacity) {
        super(capacity, 0.75F, true);
        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 size() > capacity; 
    }
}