146. LRU 缓存机制

用户7447819

发布于 2021-07-23 15:02:20

2780

发布于 2021-07-23 15:02:20

文章被收录于专栏：面试指北

146. LRU 缓存机制

1. 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。

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。

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

要在O(1)时间复杂度完成这两种操作，我们想到的使用HashMap来进行操作，而且参考LRUCache的特性，需要对元素进行移动或者删除，首选的是双向链表。

定义一个HashMap 用来存储k-v
定义一个双向链表，用来把所有的元素连接起来
get操作
- 根据key获取value
- 把对应的双向链表中的节点移动到双向链表的头部
put操作
- 若key不在之前的hashMap中，则新创建节点，并把节点移动到双向链表头部。若链表大小超过了容量，删除双向链表的尾部节点，并在hashMap中删除对应的key
- 若key在hashMap中，则更新value，并把节点移动至双向链表的头部。

3. 参考代码

class LRUCache {

    class DLinkNode{
        int key;
        int value;
        DLinkNode prev;
        DLinkNode next;
        public DLinkNode(){

        }

        public DLinkNode(int _key, int _value) {
            key = _key;
            value = _value;
        }
    }

    private HashMap<Integer,DLinkNode> cache = new HashMap<>();
    private int size;
    private int capacity;
    private DLinkNode head;
    private DLinkNode tail;

    public LRUCache(int capacity) {
        this.size = 0;
        this.capacity = capacity;
        head = new DLinkNode();
        tail = new DLinkNode();
        head.next = tail;
        tail.prev = head;
    }


    public int get(int key) {
        DLinkNode node = cache.get(key);
        if (node == null) {
            return -1;
        }
        moveToHead(node);
        return node.value;
    }

    
    public void put(int key, int value) {
        DLinkNode node = cache.get(key);
        if (node == null) {
            DLinkNode newNode = new DLinkNode(key, value);
            cache.put(key, newNode);
            addToHead(newNode);
            size++;
            if (size > capacity) {
                DLinkNode tail = removeTail();
                cache.remove(tail.key);
                size--;
            }
        } else {
            node.value = value;
            moveToHead(node);
        }
    }

    private void addToHead(DLinkNode node) {
        node.prev = head;
        node.next = head.next;
        head.next.prev = node;
        head.next = node;
    }

    private void removeNode(DLinkNode node) {
        node.prev.next = node.next;
        node.next.prev = node.prev;
    }

    private void moveToHead(DLinkNode node) {
        removeNode(node);
        addToHead(node);
    }

    private DLinkNode removeTail() {
        DLinkNode res = tail.prev;
        removeNode(res);
        return res;
    }
}

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原始发表：2021-02-18，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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