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 <= 10^5
- 最多调用
2 * 10^5
次get
和put
解答
源代码
java
class LRUCache {
// 设计一个双向链表节点
class DLinkedNode {
int key;
int value;
DLinkedNode pre;
DLinkedNode next;
public DLinkedNode() {
};
public DLinkedNode(int key, int value) {
this.key = key;
this.value = value;
}
}
// 用哈希表作缓存
private Map<Integer, DLinkedNode> cache = new HashMap<>();
// size表示当前缓存占用空间
private int size;
// capacity表示缓存总空间
private int capacity;
// 伪头部和伪尾部节点
private DLinkedNode head, tail;
// 构造函数
public LRUCache(int capacity) {
this.size = 0;
this.capacity = capacity;
head = new DLinkedNode();
tail = new DLinkedNode();
head.next = tail;
tail.pre = head;
}
public int get(int key) {
DLinkedNode node = cache.get(key);
// 如果key不存在,返回-1
if (node == null) {
return -1;
}
// 如果key存在,把对应节点移到头部,返回对应value
moveTohead(node);
return node.value;
}
public void put(int key, int value) {
DLinkedNode node = cache.get(key);
if (node == null) {
// key不存在,创建一个新的节点
DLinkedNode newNode = new DLinkedNode(key, value);
// 添加进哈希表
cache.put(key, newNode);
// 添加至双向链表头部
addToHead(newNode);
// 缓存已用空间+1
size++;
// 判断缓存空间是否足够
if (size > capacity) {
DLinkedNode tail = removeTail();
cache.remove(tail.key);
size--;
}
} else {
// key存在,则更新value,将对应节点移到头部
node.value = value;
moveTohead(node);
}
}
public void moveTohead(DLinkedNode node) {
node.pre.next = node.next;
node.next.pre = node.pre;
addToHead(node);
}
public void addToHead(DLinkedNode node) {
node.pre = head;
node.next = head.next;
head.next = node;
node.next.pre = node;
}
public DLinkedNode removeTail() {
DLinkedNode res = tail.pre;
tail.pre = res.pre;
res.pre.next = tail;
return res;
}
}
/**
* Your LRUCache object will be instantiated and called as such:
* LRUCache obj = new LRUCache(capacity);
* int param_1 = obj.get(key);
* obj.put(key,value);
*/
总结
以前没做过这种通过程序实现一个机制的,今天对着题解也算是写着感受了一遍是个什么流程,希望下次能试着自己写下来。