leetcode-146. LRU緩存機制

目錄

• 題目
  • 解題思路
  • 初始化
  • put
  • get
  • code

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本題是leetcode，地址：146. LRU緩存機制

題目

運用你所掌握的數據結構，設計和實現一個 LRU (最近最少使用) 緩存機制。它應該支持如下操做： 獲取數據 get 和 寫入數據 put 。

獲取數據 get(key) - 若是關鍵字 (key) 存在於緩存中，則獲取關鍵字的值（老是正數），不然返回 -1。
寫入數據 put(key, value) - 若是關鍵字已經存在，則變動其數據值；若是關鍵字不存在，則插入該組「關鍵字/值」。當緩存容量達到上限時，它應該在寫入新數據以前刪除最久未使用的數據值，從而爲新的數據值留出空間。

進階:

你是否能夠在 O(1) 時間複雜度內完成這兩種操做？

示例:

LRUCache cache = new LRUCache( 2 /* 緩存容量 */ );

cache.put(1, 1);
cache.put(2, 2);
cache.get(1); // 返回 1
cache.put(3, 3); // 該操做會使得關鍵字 2 做廢
cache.get(2); // 返回 -1 (未找到)
cache.put(4, 4); // 該操做會使得關鍵字 1 做廢
cache.get(1); // 返回 -1 (未找到)
cache.get(3); // 返回 3
cache.get(4); // 返回 4

解題思路

LRU 算法其實是讓你設計數據結構：首先要接收一個 capacity 參數做爲緩存的最大容量，而後實現兩個 API，一個是 put(key, val) 方法存入鍵值對，另外一個是 get(key) 方法獲取 key 對應的 val，若是 key 不存在則返回 -1。

注意哦，get 和 put 方法必須都是 O(1)O(1) 的時間複雜度，在雙向鏈表的實現中，使用一個僞頭部（dummy head）和僞尾部（dummy tail）標記界限，這樣在添加節點時添加到頭節點，刪除時，刪除尾節點的數據。

初始化

put

get

code

class LRUCache {
    class MyNode {
        int key;
        int value;
        MyNode prev;
        MyNode next;

        public MyNode() {
        }

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

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


    public LRUCache(int capacity) {
        this.size = 0;
        this.capacity = capacity;
        this.head = new MyNode();
        this.tail = new MyNode();
        head.next = tail;
        tail.prev = head;
    }
    
    public int get(int key) {
        MyNode node = cache.get(key);
        if (node == null) {
            return -1;
        } else {
            // 更換到頭節點
            moveToHead(node);
            return node.value;
        }
    }

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

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

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

        head.next.prev = node;
        head.next = node;
    }

    private MyNode removeTail() {
        MyNode node = tail.prev;
        removeNode(node);
        return node;
    }


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

}

/**
 * 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);
 */