力扣刷题记录【1】146.LRU缓存

前言：

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。

关键设计说明

双向链表：维护访问顺序
- 头部节点 (head.next)：最近使用的数据
- 尾部节点 (end.prev)：最久未使用的数据
- 节点移动/删除操作都是 O(1) 时间复杂度
哈希表：提供 O(1) 的键值查找
- Map<Integer, DLinkedNode> 映射键到链表节点
- 快速判断键是否存在并获取对应节点
哨兵节点：简化边界处理
- 头节点 (head) 和尾节点 (end) 作为虚拟节点
- 避免空指针检查，使代码更简洁
操作流程：
- get()：存在则移动节点到头部
- put()：
  - 存在 → 更新值并移到头部
  - 不存在 → 创建新节点并添加到头部
  - 容量超限 → 移除尾部节点

复杂度分析

时间复杂度 ：get() 和 put() 均为 O(1)
- 哈希表操作：O(1) 的查找/插入/删除
- 链表操作：O(1) 的节点添加/删除/移动

代码实现：

java 复制代码

import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
class LRUCache {
    //双向链表
    class DLinkedNode{
        int key;
        int value;
        DLinkedNode prev;
        DLinkedNode next;
        public DLinkedNode(){}
        public DLinkedNode(int key,int value){
            this.key = key;
            this.value = value;
        }
    }
    //LRU缓存的属性
    //容量
    private int capacity = 0;
    //实际个数
    private int size = 0;
    //map装的key，node节点
    private final Map<Integer,DLinkedNode> cache = new HashMap();
    //链表前后节点哨兵,方便操作头尾。
    private final DLinkedNode head = new DLinkedNode();
    private final DLinkedNode end = new DLinkedNode();
    //初始化缓存
    public LRUCache(int capacity) {
        //不仅仅是赋值还要初始化链表
        //头尾节点互相指向
        head.next = end;
        end.prev = head;
        this.capacity = capacity;
    }

    public int get(int key) {
        //得到node
        DLinkedNode node = cache.get(key);
        //判断是否存在,存在就添加到链表头部
        if(node==null){
            return -1;
        }
        moveToNode(node);
        return node.value;
    }

    public void put(int key, int value) {
        DLinkedNode node = cache.get(key);
        if(node!=null){
            //已经存在就重新赋值
            node.value = value;
            moveToNode(node);
        }
        else{
            //不存在就要新建一个节点，在放入map
            DLinkedNode Newnode = new DLinkedNode(key,value);
            cache.put(key,Newnode);
            addToTop(Newnode);
            size++;
        }
        //判断是否溢出
        if(size>capacity){
            //移除最后一个元素
            DLinkedNode endnode = end.prev;
            removeEndNode(endnode);
        }
    }
    //辅助方法
    //添加到链表头部
    public void addToTop(DLinkedNode node){
        node.prev = head;
        head.next.prev = node;
        node.next = head.next;
        head.next = node;
    }
    //移动链表到头部
    public void moveToNode(DLinkedNode node){
        removeNode(node);
        addToTop(node);
    }
    //移除node
    public void removeNode(DLinkedNode node){
        node.next.prev = node.prev;
        node.prev.next = node.next;
    }
    //移除最后一个元素,还要清除hash
    public void removeEndNode(DLinkedNode node){
        removeNode(node);
        cache.remove(node.key);
        size--;
    }
}

总结

本人是一个菜鸟，没怎么刷算法题，这算是我第一次刷算法题，不过基本的数据结构我还是会，这道题我是直接问的ai因为我完全没有思路，觉得这个很难，然后看了ai的解法，和思路，感觉非常清晰，就去自己动手写了一遍，一次过，很有成就感，后续也会继续刷题。

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