【LeetCode】【算法】146. LRU缓存

LeetCode - 146.LRU缓存

题目描述

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。

实现思路

LRU本质就是通过一个队列实现的，对于put函数和get函数，最特别的地方在于访问时需要将访问的节点挪到队尾。

创建ListNode以实现节点。其中包含int key, int value, ListNode next, ListNode prev（双向指针的实现）
在LRU类中的属性包括：
I. 虚拟头尾节点ListNode dummyHead, dummyTail;
II. HashMap用于以O(1)平均复杂度访问到目标节点Map<Integer, ListNode> map;（如果需要遍历整个链表来找目标节点，就不是O(1)的复杂度了）
III. int capacity表示链表的容量，这是题目需要指定的
IV. int listLen用于记录当前链表的长度
初始化LRU类，就是对上面的这些属性做一个初始化，记得虚拟头尾节点的next属性和prev属性需要相连
put方法思路：
I. 使用map来检查这个节点是否在链表中；
① 如果在链表中，则通过map得到这个节点，将该节点从链表中删除，并给改节点赋予新的值；
② 如果不在链表中，又分为listLen>=capacity和listLen<capacity的情况（也就是链表容量是否超过指定容量了）
情况1：链表当前容量已经达到了指定容量，需要删除最久未访问节点（队头），使用虚拟头结点dummyHead来做删除；根据给定的key和value新建一个节点
情况2：链表当前容量未达到指定容量，则链表长度++，根据给定的key和value新建一个节点
II. 利用dummyTail将该节点放到链表的最后，并更新map中的内容
get方法思路：
I. 使用map来检查这个节点是否在链表中，不在返回-1；
II. 否则利用map来拿到这个节点，将它从链表中移除；并利用dummyTail将该节点放到链表最后，返回该节点的值

实现代码

java 复制代码

class LRUCache {

    class ListNode{
        int key;
        int value;
        ListNode next;
        ListNode prev;

        public ListNode() {

        }

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

    ListNode dummyHead;
    ListNode dummyTail;
    Map<Integer, ListNode> map;
    int capacity;
    int listLen;

    public LRUCache(int capacity) {
        map = new HashMap<>();
        dummyHead = new ListNode();
        dummyTail = new ListNode();
        dummyHead.next = dummyTail;
        dummyTail.prev = dummyHead;
        this.capacity = capacity;
        this.listLen = 0;
    }

    public void put(int key, int value) {
        ListNode listNode = null;
        // 如果map里面没有这个key
        if (!map.containsKey(key)){
            // 如果长度已经满了，就移除一个
            if (listLen >= capacity){
                ListNode removeNode = dummyHead.next;
                removeNode.next.prev = removeNode.prev;
                removeNode.prev.next = removeNode.next;
                map.remove(removeNode.key);
            } else {
                listLen++;
            }
            // 新增一个
            listNode = new ListNode(key, value);
        }
        // 如果map里有这个key
        else {
            listNode = map.get(key);
            // 把这个listNode从链表上删除
            ListNode prev_node = listNode.prev;
            ListNode next_node = listNode.next;
            prev_node.next = next_node;
            next_node.prev = prev_node;
            listNode.value = value;
        }
        // 把这个listNode弄到后面去
        ListNode insertPre = dummyTail.prev;
        insertPre.next = listNode;
        listNode.prev = insertPre;
        listNode.next = dummyTail;
        dummyTail.prev = listNode;
        map.put(key, listNode);
    }

    public int get(int key) {
        if (!map.containsKey(key)){
            return -1;
        } else {
            int result = map.get(key).value;
            // 拿到这个Node，移除它
            ListNode listNode = map.get(key);
            // 把这个listNode从链表上删除
            ListNode prev_node = listNode.prev;
            ListNode next_node = listNode.next;
            prev_node.next = next_node;
            next_node.prev = prev_node;
            // 把这个listNode弄到后面去
            ListNode insertPre = dummyTail.prev;
            insertPre.next = listNode;
            listNode.prev = insertPre;
            listNode.next = dummyTail;
            dummyTail.prev = listNode;
            map.put(key, listNode);
            return result;
        }
    }
}

/**
 * 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);
 */