1. 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:
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
2. 题解
java
class LRUCache {
private final int capacity;
private final Map<Integer,Integer>cache = new LinkedHashMap<>(); //内置LRU
public LRUCache(int capacity){
this.capacity = capacity;
}
public int get(int key) {
//删除key,并利用返回值判断key是否在cache中
Integer value = cache.remove(key);
if(value != null){
cache.put(key,value);
return value;
}
return -1;
}
public void put(int key, int value) {
////删除key,并利用返回值判断key是否在cache中
if(cache.remove(key) != null){
cache.put(key,value);
return;
}
if (cache.size() == capacity){
Integer eldestKey = cache.keySet().iterator().next();
cache.remove(eldestKey);
}
cache.put(key,value);
}
}
/**
* 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);
*/
3. 解析
依旧出自这位老师:【图解】一张图秒懂 LRU!(Python/Java/C++/Go/JS/Rust)
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public LRUCache(int capacity): 这是构造函数,当创建LRUCache的实例时会被调用。它设置了缓存的容量大小并初始化了一个LinkedHashMap来作为实际的缓存。
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public int get(int key): 这个方法用于获取指定键对应的值,如果缓存中不存在该键,则返回-1。它首先尝试从缓存中删除并重新插入键值对(如果存在于缓存中),然后再将新的键值对添加到缓存中。
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public void put(int key, int value): 这个方法用于向缓存中插入一个新的键值对。它首先尝试从缓存中删除并重新插入键值对(如果存在于缓存中),然后再将新的键值对添加到缓存中。如果缓存已满(即达到其容量大小),则会移除最近最少使用的元素(即最后一个被插入的元素)以释放新的空间。