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 。
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。
进阶:你是否可以在 O(1) 时间复杂度内完成这两种操作?
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
提示:
1 <= capacity <= 3000
0 <= key <= 3000
0 <= value <= 104
最多调用 3 * 104 次 get 和 put
来源:力扣(LeetCode)
链接:https://leetcode-cn.com/problems/lru-cache
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public class LRUCache {
HashMap<Integer, Node> map;
DoubleLinkedList cache;
int cap;
public LRUCache(int capacity){
map = new HashMap<>();
cache = new DoubleLinkedList();
cap = capacity;
}
public void put(int key, int val){
Node newNode = new Node(key, val);
if(map.containsKey(key)){
cache.delete(map.get(key));
cache.addFirst(newNode);
map.put(key, newNode);
}else{
if(map.size() == cap){
int k = cache.deleteLast();
map.remove(k);
}
cache.addFirst(newNode);
map.put(key, newNode);
}
}
public int get(int key){
if(!map.containsKey(key)) return -1;
int val = map.get(key).val;
put(key, val);
return val;
}
}
/**
* head: recently used
* tail: LRU
*/
class DoubleLinkedList{
Node head;
Node tail;
public DoubleLinkedList(){
head = new Node(0,0);
tail = new Node(0,0);
head.next = tail;
tail.prev = head;
}
public void addFirst(Node node){
node.next = head.next;
node.prev = head;
head.next.prev = node;
head.next = node;
}
public int delete(Node n){
int key = n.key;
n.next.prev = n.prev;
n.prev.next = n.next;
return key;
}
public int deleteLast(){
if(head.next == tail) return -1;
return delete(tail.prev);
}
}
class Node{
public int key;
public int val;
public Node prev;
public Node next;
public Node(int key, int val){
this.key = key;
this.val = val;
}
}
/**
* 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);
*/
作者:venturekwok
链接:https://leetcode-cn.com/problems/lru-cache/solution/zui-jin-mian-zi-jie-yi-mian-peng-dao-lia-1t15/
来源:力扣(LeetCode)
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