题目
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。
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
解
// 22.15 - 22.30
// 失败
class LRUCache {
class Node {
int key;
int value;
Node pre;
Node next;
Node(int key, int value) {
this.key = key;
this.value = value;
}
}
public Map<Integer, Node> map;
public Node head;
public Node tail;
public Integer capacity;
public LRUCache(int capacity) {
this.capacity = capacity;
this.map = new HashMap<>();
this.head = new Node(-1, -1);
this.tail = new Node(-1, -1);
head.next = tail;
tail.pre = head;
}
public int get(int key) {
if (map.containsKey(key)) {
Node node = map.get(key);
delete(node);
insert(node);
return node.value;
} else {
return -1;
}
}
public void put(int key, int value) {
if (map.containsKey(key)) {
Node node = map.get(key);
delete(node);
node.value = value;
insert(node);
} else {
Node node = new Node(key, value);
if (map.size() < capacity) {
insert(node);
} else {
insert(node);
Node toDelete = head.next;
delete(toDelete);
map.remove(toDelete.key);
}
map.put(key, node);
}
}
private void insert(Node node) {
Node preNode = tail.pre;
preNode.next = node;
node.pre = preNode;
node.next = tail;
tail.pre = node;
}
private void delete(Node node) {
Node preNode = node.pre;
Node nextNode = node.next;
preNode.next = nextNode;
nextNode.pre = preNode;
}
}