codeTop01:LRU (最近最少使用) 缓存的实现

问题

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。
设计一个链表，链表的长度固定，将最近访问到的节点放在链表的头部，刚刚插入的节点也放在链表的头部

思路

使用双向链表+哈希表

为什么要用双向链表+哈希表?

在将某个节点移到链表头的时候，需要知道该节点的前一个节点和后一个节点，使前一个节点的尾指针指向后一个节点的头指针。
使用哈希表是为了检索的效率O（1）

双向链表的数据结构？

class ListNode{
    int key;
    
    int value;
  
    ListNode prev,next;//前后指针
    
    public ListNode(){}

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

初始化LRU缓存

public class LRUCache {

int capacity;
Map<Integer, ListNode> map;
ListNode head;
ListNode tail;

public LRUCache(int capacity) {
        this.capacity = capacity;
        map = new HashMap<>();
        head = new ListNode();
        tail = new ListNode();
        head.next = tail;
        tail.prev = head;
    }
}

在初始化map和缓存容量的同时，新建头尾节点，方便后续的操作

获取值

  public int get(int key) {
        if (map.containsKey(key)){
            ListNode listNode = map.get(key);
            //将key对应的节点插入到链表头
            deleteAndMoveHead(listNode);
            return listNode.value;
        }
        return -1;
    }

   private void deleteAndMoveHead(ListNode listNode) {
        listNode.prev.next = listNode.next;
        listNode.next.prev= listNode.prev;
        moveHead(listNode);
    }

  private void moveHead(ListNode listNode) {
        listNode.next = head.next;
        listNode.next.prev = listNode;
        head.next = listNode;
        listNode.prev = head;
    }

插入值

public void put(int key, int value) {
        if (map.containsKey(key)){
            ListNode listNode = map.get(key);
            listNode.value = value;
            deleteAndMoveHead(listNode);
        }else {
            if (map.size() == capacity){
               //删除尾节点
               moveTail();
            }
            //将新节点插入到头部
            ListNode listNode = new ListNode(key, value);
            moveHead(listNode);
            map.put(key,listNode);
    }
    //删除尾节点

     private void moveTail() {
        ListNode lastNode = tail.prev;
        lastNode.prev.next = tail;
        tail.prev =  lastNode.prev;
        head.prev = tail.prev;
        map.remove(lastNode.key);
    }
     

最终代码

package ***.dj.mall.algorithm;

import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

public class LRUCache {

    int capacity;
    Map<Integer, ListNode> map;
    ListNode head;
    ListNode tail;

    public LRUCache(int capacity) {
        this.capacity = capacity;
        map = new HashMap<>();
        head = new ListNode();
        tail = new ListNode();
        head.next = tail;
        tail.prev = head;
    }

    public int get(int key) {
        if (map.containsKey(key)){
            ListNode listNode = map.get(key);
            //将key对应的节点插入到链表头
            deleteAndMoveHead(listNode);
            return listNode.value;
        }
        return -1;
    }

    private void deleteAndMoveHead(ListNode listNode) {
        listNode.prev.next = listNode.next;
        listNode.next.prev= listNode.prev;
        moveHead(listNode);
    }

    private void moveHead(ListNode listNode) {
        listNode.next = head.next;
        listNode.next.prev = listNode;
        head.next = listNode;
        listNode.prev = head;
    }

    public void put(int key, int value) {
        if (map.containsKey(key)){
            ListNode listNode = map.get(key);
            listNode.value = value;
            deleteAndMoveHead(listNode);
        }else {
            if (map.size() == capacity){
               //删除尾节点
               moveTail();
            }
            //将新节点插入到头部
            ListNode listNode = new ListNode(key, value);
            moveHead(listNode);
            map.put(key,listNode);
    }
 }

    //删除尾节点
    private void moveTail() {
        ListNode lastNode = tail.prev;
        lastNode.prev.next = tail;
        tail.prev =  lastNode.prev;
        head.prev = tail.prev;
        map.remove(lastNode.key);
    }

    public static void main(String[] args) {
        LRUCache lRUCache = new LRUCache(2);
        lRUCache.put(2, 1); // 缓存是 {1=1}
        lRUCache.put(2, 2); // 缓存是 {1=1, 2=2}
        System.out.println(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}
        System.out.println(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}
        System.out.println(lRUCache.get(1));//-1
        System.out.println(lRUCache.get(3));//3
        System.out.println(lRUCache.get(4));//4
    }


}

//自定义双向链表的每一个节点
class ListNode{

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