LeetCode--代码详解 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：

复制代码

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

思路

哈希表+双向链表

本题可以使用java中封装好的LinkedHashMap

这里用手写链表的形式

map的key存储key，value存储链表节点

代码

java 复制代码

class LRUCache {

    class LinkedNode{
        LinkedNode prev,next;
        int key,value;

        public LinkedNode(int key, int value){
            this.key = key;
            this.value = value;
        }
    }

    HashMap<Integer,LinkedNode> map;
    LinkedNode head,tail; //头尾指针
    int size,capacity; //当前容量、总容量

    //构造函数，初始化
    public LRUCache(int capacity) {
        map = new HashMap<>();
        this.capacity=capacity;
        head = new LinkedNode(-1,-1);
        tail = new LinkedNode(-1,-1);
        head.next = tail;
        tail.prev = head;
        size = 0;
    }
    
    public int get(int key) {
        if(map.containsKey(key)){
            LinkedNode node = map.get(key);
            if(tail.prev != node){
                deleteNode(node);
                addNodeToLast(node);
            }
            return node.value;
        }
        return -1;
    }
    
    public void put(int key, int value) {
        if(map.containsKey(key)){
            LinkedNode node = map.get(key);
            node.value=value;
            deleteNode(node);
        }else{
            if(size < capacity){ //还有容量，直接添加
                size++;
            }else{
                map.remove(head.next.key);
                deleteNode(head.next);
            }
        }

        LinkedNode newNode = new LinkedNode(key,value);
        addNodeToLast(newNode);
        map.put(key,newNode);
        

    }

    //删除
    private void deleteNode(LinkedNode node){
        node.prev.next=node.next;
        node.next.prev=node.prev;
    }

    //添加到最后一个
    private void addNodeToLast(LinkedNode node){
        node.prev = tail.prev;
        node.prev.next=node;
        node.next = tail;
        tail.prev=node;
    }
}

/**
 * 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);
 */