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146. LRU缓存机制

146. LRU缓存机制

作者: 雪落无声听雨声 | 来源:发表于2020-07-17 15:57 被阅读0次

问题描述

运用你所掌握的数据结构,设计和实现一个 LRU (最近最少使用) 缓存机制。它应该支持以下操作: 获取数据 get 和 写入数据 put 。

获取数据 get(key) - 如果关键字 (key) 存在于缓存中,则获取关键字的值(总是正数),否则返回 -1。
写入数据 put(key, value) - 如果关键字已经存在,则变更其数据值;如果关键字不存在,则插入该组「关键字/值」。当缓存容量达到上限时,它应该在写入新数据之前删除最久未使用的数据值,从而为新的数据值留出空间。

示例:

LRUCache cache = new LRUCache( 2 缓存容量 );

cache.put(1, 1);
cache.put(2, 2);
cache.get(1); // 返回 1
cache.put(3, 3); // 该操作会使得关键字 2 作废
cache.get(2); // 返回 -1 (未找到)
cache.put(4, 4); // 该操作会使得关键字 1 作废
cache.get(1); // 返回 -1 (未找到)
cache.get(3); // 返回 3
cache.get(4); // 返回 4

解决方案

1.模拟一种LRU的队列

利用hashmap做一个LRU的队列,维护一个双向队列。

  • put的时候:
    如果队列里面已经存在,那么就更新值,将节点放到队首。
    如果队列里面没有存在,那么就放入map中,将节点放到队首。
  • get的时候:
    如果队列里面有的,返回值,将节点放到队首。
    如果队列里面没有,返回 -1.
import java.util.HashMap;

public class LRUCache {

    int capcity;
    HashMap<Integer,Node> map  = new HashMap<>();
    int size;
    Node  first;
    Node  last;

    class Node{
        int key;
        int value;
        Node pre;
        Node next;

        Node(int _key,int _value){
            this.key=_key;
            this.value=_value;
        }

        Node(){
        }

        public String toString(){
            return "key: "+key+"  value:  " +value;
        }
    }


    LRUCache(int capcity){
        this.capcity = capcity;
        this.size = 0;
        first = new Node();
        last = new Node();
        first.next = last;
        last.pre = first;
    }

    public int get(int key){
        Node node = map.get(key);
        if(node == null){
            return -1;
        }else{
            moveToHead(node);
            return node.value;
        }
    }

    public void put(int key ,int value){
        Node temp = map.get(key);
        //如果队列里面没有,那就放到队列头
        if(temp==null){
            temp = new Node(key,value);
            map.put(key,temp);
            addToHead(temp);
            size++;
            if(size>capcity){
                Node tail = deleteTail();
                System.out.println("size过大,删除的节点;"+tail.toString());
                map.remove(tail.key);
                size--;
            }
        }
        //如果队列里面有,那就更新值,然后将节点放在队列的头。
        else{
            temp.value = value;
            moveToHead(temp);
        }
    }


    public void moveToHead(Node node){
        removeNode(node);
        addToHead(node);
    }

    public void addToHead(Node node){
        node.next = first.next;
        first.next.pre = node;
        first.next = node;
        node.pre = first;
    }

    public void removeNode(Node node){
        node.pre.next = node.next;
        node.next.pre = node.pre;
    }

    public Node deleteTail(){
        Node node = last.pre;
        removeNode(node);
        return node;
    }

    public static void main(String[] args) {
        LRUCache cache = new LRUCache(2 /* 缓存容量 */);

        cache.put(1, 1);
        cache.put(2, 2);
        System.out.println(cache.get(1));       // 返回  1
        cache.put(3, 3);    // 该操作会使得关键字 2 作废
        System.out.println(cache.get(2));        // 返回 -1 (未找到)
        cache.put(4, 4);    // 该操作会使得关键字 1 作废
        System.out.println(cache.get(1));        // 返回 -1 (未找到)
        System.out.println(cache.get(3));        // 返回  3
        System.out.println(cache.get(4));        // 返回  4
    }

}



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