lc 146. LRU 缓存

通过双向链表和哈希表实现

双向链表靠近头部是最近使用的键值对

双向链表靠近尾部是最久未被使用的键值对

哈希表将缓存数据作为key, value为其在双向链表中的位置

首先通过哈希表找到该项在双向链表中的位置,然后将其移动到链表的头部

对于get操作:

首先判断key是否存在,不存在返回-1

如果key存在,通过哈希表找出对应的位置,然后将它移动到头部

对于put操作:

如果key不存在,使用key和value创建一个新结点并放到头部,然后判断节点是是否超出容量,如果超出容量,则删除链表尾部节点,并删除出哈希表中对应的项

如果key存在,则更新哈希表中的value,并将链表中结点放到头部

class LRUCache {

//定义双向链表结构

class Node{

int key;

int value;

Node prev;

Node next;

public Node(){key = -1;}

public Node(int k, int v){

key = k;

value = v;

}

}

//定义哈希表和容量以及头尾结点

private Map<Integer, Node> mp = new HashMap<>();

private int capacity;

private Node head, tail;

//

public LRUCache(int capacity) {

this.capacity = capacity;

head = new Node();

tail = new Node();

head.next = tail;

tail.prev = head;

}

public int get(int key) {

if(mp.containsKey(key)){

Node node = mp.get(key);

//先删除该结点

node.prev.next = node.next;

node.next.prev = node.prev;

//移动到头部

moveToHead(node);

return node.value;

}else{

return -1;

}

}

public void put(int key, int value) {

if(mp.containsKey(key)){

Node node = mp.get(key);

node.value = value;

node.prev.next = node.next;

node.next.prev = node.prev;

moveToHead(node);

}else{

Node node = new Node(key, value);

mp.put(key, node);

if(mp.size() > capacity){

Node delNode = tail.prev;

mp.remove(delNode.key);

tail.prev.prev.next = tail;

tail.prev = tail.prev.prev;

}

moveToHead(node);

}

}

private void moveToHead(Node node){

node.prev = head;

node.next = head.next;

head.next.prev = node;

head.next = node;

}

}

相关推荐
C++_girl20 分钟前
缓存未命中
c++·缓存
虫小宝24 分钟前
返利app排行榜的缓存更新策略:基于过期时间与主动更新的混合方案
java·spring·缓存
Light6024 分钟前
领码SPARK融合平台 · TS × Java 双向契约 —— 性能与治理篇|缓存分段与版本秩序
低代码·缓存·spark
Java烘焙师2 小时前
架构师必备:缓存更新模式总结
mysql·缓存
无敌的神原秋人11 小时前
关于Redis不同序列化压缩性能的对比
java·redis·缓存
百思可瑞教育14 小时前
Vue中使用keep-alive实现页面前进刷新、后退缓存的完整方案
前端·javascript·vue.js·缓存·uni-app·北京百思可瑞教育
论迹14 小时前
【Redis】-- 持久化
数据库·redis·缓存
七夜zippoe18 小时前
多级缓存架构实战手册:Caffeine+Redis 从设计到落地的全链路解决方案
redis·缓存·架构
007php00720 小时前
Redis高级面试题解析:深入理解Redis的工作原理与优化策略
java·开发语言·redis·nginx·缓存·面试·职场和发展
Yeats_Liao20 小时前
Spring缓存(二):解决缓存雪崩、击穿、穿透问题
java·spring·缓存