LeetCode146.LRU缓存

写了一个小时,终于把示例跑过了,没想到啊提交之后第19/22个测试用例没过

我把测试用例的输出复制在word上看看和我的有什么不同,没想到有18页的word,然后我一直检查终于找出了问题,**而且这个bug真的太活该了,感觉只有傻屌才能写出这种bug,**以下是我之前的代码:

java 复制代码
class LRUCache {
    HashMap<Integer,Integer> map;
    int cap;
    int useIndex;
    HashMap<Integer,Integer> lastUseMap;

    public LRUCache(int capacity) {
     map = new HashMap<Integer,Integer>();
     lastUseMap = new HashMap<Integer,Integer>();
     cap = capacity;
     useIndex =0;
    }
    
    public int get(int key) {
      if(map.containsKey(key)){
        lastUseMap.put(key,useIndex);
        useIndex++;
        return map.get(key);
      }else{
          return -1;
      }
      
    }
    
    public void put(int key, int value) {
      if(!map.containsKey(key)){
         if(map.size() == cap){
          int min = 10000;
          int delKey = -1;
          Set<Map.Entry<Integer, Integer>> entrySet = lastUseMap.entrySet();
          for (Map.Entry<Integer,Integer> entry : entrySet) {
            if(entry.getValue() < min){
              min = entry.getValue();
              delKey = entry.getKey();
            }
        }
         map.remove(delKey);
         lastUseMap.remove(delKey);
      }
      }
       map.put(key,value);
       lastUseMap.put(key,useIndex);
       useIndex++;
    }
}

我想讲我的算法思想,最后再讲里面的那个bug。

我的想法是,用hashmap来进行put和get操作,这样就不用自己写真正put和get的代码了(其实一开始看到题目写put和get算法复杂度是O1我用的是数组,写了很久没写出来,直接换成了hashmap,因为一开始我以为hashmap的算法复杂度大于1,但其实不是的,因为hashmap是数组--->数组+链表 ---->数组+红黑树,最简单的情况是用hash函数直接算出数组下标,算法复杂度是O1,如果数组的这个位置上是个链表,那么还要用O(n)遍历链表,如数组的这个位置上是个红黑树,那么还要用O(nlogn)遍历红黑树,但大多数情况还是O(1))

那么put和get操作解决了,只需要解决过期淘汰就可以了,我是用一个

java 复制代码
 HashMap<Integer,Integer> map;

进行正真的putget缓存操作,然后用一个

java 复制代码
 int useIndex;

来记录每次get和put操作的序号(从0开始,每次自增,如果get失败就不自增),然后再用一个map

java 复制代码
HashMap<Integer,Integer> lastUseMap;

来记录map中的每个元素的最新一次的操作序号。

构造函数就不用说了,把这几个属性初始化以下就行。

先讲get方法,如果map中没有这个key返回-1,如果有这个key,把lastUseMap中的这个key的value更新为本次操作的序号,再把序号加一,再把map中这个key的value返回。

再讲讲put方法,先对size进行判断,如果达到最大容量cap那么就要删除掉map中的一个最久未使用的元素,要找出最久未使用的元素只需要对lastUseMapz进行一次遍历即可,这个就属于基操了,先定义个较大数min,然后把遍历出来的value和min进行比较,如果小于min就把min更新为这个value,找到了这个最久没用的元素后再map和lastUseMap中把这个元素删除就可以了,然后是进行put操作,除了把key和value put进map以外还要记得把key和当前操作序号put进lastUseMap,然后操作序号自增。

需要注意的一点是,在尽心put操作之前先看看map里面有没有这个key,如果有直接put就行不用删除,这是个坑,有个测试用例就是这个。

最后讲讲那个傻逼bug,就是min的初值,我当时也没想到操作次数会达到18页word啊,就直接给了10000,所以在第19个测试用例报错了,只要把min的初值赋为Integer.MAX_VALUE就可以了。

再看看官方题解吧:

题解用的是hsahMap+双向链表的做法,并且它并没有用封装好的LinkedList,而是自己写一个简介的链表,以下是题解代码:

java 复制代码
public class LRUCache {
    class DLinkedNode {
        int key;
        int value;
        DLinkedNode prev;
        DLinkedNode next;
        public DLinkedNode() {}
        public DLinkedNode(int _key, int _value) {key = _key; value = _value;}
    }

    private Map<Integer, DLinkedNode> cache = new HashMap<Integer, DLinkedNode>();
    private int size;
    private int capacity;
    private DLinkedNode head, tail;

    public LRUCache(int capacity) {
        this.size = 0;
        this.capacity = capacity;
        // 使用伪头部和伪尾部节点
        head = new DLinkedNode();
        tail = new DLinkedNode();
        head.next = tail;
        tail.prev = head;
    }

    public int get(int key) {
        DLinkedNode node = cache.get(key);
        if (node == null) {
            return -1;
        }
        // 如果 key 存在,先通过哈希表定位,再移到头部
        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,创建一个新的节点
            DLinkedNode newNode = new DLinkedNode(key, value);
            // 添加进哈希表
            cache.put(key, newNode);
            // 添加至双向链表的头部
            addToHead(newNode);
            ++size;
            if (size > capacity) {
                // 如果超出容量,删除双向链表的尾部节点
                DLinkedNode tail = removeTail();
                // 删除哈希表中对应的项
                cache.remove(tail.key);
                --size;
            }
        }
        else {
            // 如果 key 存在,先通过哈希表定位,再修改 value,并移到头部
            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;
    }
}

hashMap的key是key,value是链表的节点。链表中越头部的节点是越新的节点,越再尾部的节点是越久未使用的节点。

get方法只需要通过key拿到node节点,如果为null直接返回-1,否则返回node.val,并且需要把这个node移到链表的最前面。

put方法也是通过key拿到node节点,如果node不存在就创建一个node,然后把key和这个node放进hashMap,把这个node放到链表的头部,然后size++,如果这个时候size>最大容量了那么就把尾部节点删除,并且再map中删除这个key,size--;如果node存在直接把node的value改成参数value然后把node移到链表头部,剩下的方法都是关于双向链表的操作了。

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