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题目
- 原题连接：146. LRU 缓存
1-思路
1-1 LRU知识点
- LRU ：最近最少使用算法，如果经常请求的数据不会被淘汰，会被淘汰的是最近最少请求的数据。
- 热门数据会往上排列
- 看到 LRU，就想到 LRU 对应的数据结构 ——> HashMap + 双向链表
1-2 实现思路
LRU 算法的具体步骤
- **1- 头插：**新数据直接插入到列表头部
- **2- 移动到头：**缓存数据被命中，将数据移动到列表头部
- **3- 删除尾部：**缓存已经满的时候，移除列表尾部数据
LRU的子数据结构
① 双向链表 DLinkedNode 结点定义
- 包含
key、value，key就是HashMap的key
class DLinkedNode{
int key;
int value;
DLinkedNode pre;
DLinkedNode next;
DLinkedNode(){}
DLinkedNode(int k,int v){key = k; value = v;}
}
② 其他字段
cache：缓存 map ：key 放 key，value 放值size：当前缓存中的元素个数capacity：为缓存的容量DLinkedNode head,tail：定义双向链表的头尾结点
Map<Integer,DLinkedNode> cache = new HashMap<Integer,DLinkedNode>();
int size;
int capacity;
DLinkedNode head,tail;
LRU实现的方法
① 初始化——LRUCache中初始化
- 根据 capacity 传入的容量进行初始化
public LRUCache(int capacity) {
this.size = 0;
this.capacity = capacity;
head = new DLinkedNode();
tail = new DLinkedNode();
head.next = tail;
tail.pre = head;
}
② public int get(int key) 取元素方法
获取元素涉及到的方法如下
- 1-
public int get(int key)：- 通过 key 获取元素，直接使用 map 的get方法
- 若不存在，返回 -1
- 若存在，先将其
moveToHead(DLinkedNode node)再返回
- 2-
moveToHead(DLinkedNode node)private DLinkedNode remove(DLinkedNode node)：先删除node元素private void addToHead(DLinkedNode node)再添加到头
- 3-
remove(DLinkedNode node)- 双链表 删除 node 结点
- 4-
addToHead(DLinkedNode node)- 双链表头插
③ public void put(int key, int value) 存元素方法
- 添加元素思考：
- 当前元素不存在，直接添加，添加过程中需要判断缓存是否已满
- 若存在，更新
value即可
2-实现
⭐146. LRU 缓存——题解思路
class LRUCache {
// 成员
class DLinkedNode{
int key;
int value;
DLinkedNode pre;
DLinkedNode next;
DLinkedNode(){}
DLinkedNode(int k,int v){
key = k;
value = v;
}
}
HashMap<Integer,DLinkedNode> cache = new HashMap<>();
int size;
int capacity;
DLinkedNode head,tail;
public LRUCache(int capacity) {
this.size = 0;
this.capacity = capacity;
head = new DLinkedNode();
tail = new DLinkedNode();
head.next = tail;
tail.pre = head;
}
public int get(int key) {
// 获取元素 key
DLinkedNode node = cache.get(key);
if(node==null){
return -1;
}
moveToHead(node);
return node.value;
}
public void put(int key, int value) {
DLinkedNode node = cache.get(key);
if(node == null){
node = new DLinkedNode(key,value);
addToHead(node);
cache.put(key,node);
size++;
if(size>capacity){
DLinkedNode last = removeLast();
cache.remove(last.key);
}
}else{
node.value =value;
moveToHead(node);
}
}
private DLinkedNode removeLast(){
DLinkedNode node = tail.pre;
remove(node);
return node;
}
private void moveToHead(DLinkedNode node){
// 先删除 node
// 再添加 node
remove(node);
addToHead(node);
}
private void remove(DLinkedNode node){
node.pre.next = node.next;
node.next.pre = node.pre;
}
private void addToHead(DLinkedNode node){
node.next = head.next;
head.next.pre = node;
head.next = node;
node.pre = head;
}
}
/**
* 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);
*/
3- ACM实现
package Daily_LC.Month6_Week1.Day85;
import java.util.HashMap;
import java.util.Scanner;
public class LRUCache {
// 1- 定义数据
class DLinkedNode{
int key;
int value;
DLinkedNode pre;
DLinkedNode next;
DLinkedNode(){}
DLinkedNode(int k,int v){
key = k;
value = v;
}
}
int size;
int capacity;
DLinkedNode head,tail;
HashMap<Integer,DLinkedNode> cache = new HashMap<>();
// 2- 初始化
public LRUCache(int capacity){
this.capacity = capacity;
this.size = 0;
head = new DLinkedNode();
tail = new DLinkedNode();
head.next = tail;
tail.pre = head;
}
// 3- 实现 LRU 的get方法
public int get(int key){
DLinkedNode node = cache.get(key);
if(node== null){
return -1;
}
moveToHead(node);
return node.value;
}
private void moveToHead(DLinkedNode node){
remove(node);
addToHead(node);
}
private void remove(DLinkedNode node){
node.pre.next = node.next;
node.next.pre = node.pre;
}
private void addToHead(DLinkedNode node){
node.next = head.next;
head.next.pre = node;
head.next = node;
node.pre = head;
}
// 4- 实现 LRU 的put方法
public void put(int key,int value){
DLinkedNode node = cache.get(key);
if(node==null){
node = new DLinkedNode(key,value);
cache.put(key,node);
addToHead(node);
size++;
if(size>capacity){
DLinkedNode ttail = removeTail();
cache.remove(ttail.key);
size--;
}
}
}
private DLinkedNode removeTail(){
DLinkedNode node = tail.pre;
remove(node);
return node;
}
public static void main(String[] args) {
Scanner scanner = new Scanner(System.in);
System.out.println("输入cache缓存容量capacity");
int capacity = scanner.nextInt();
LRUCache cache = new LRUCache(capacity);
while (scanner.hasNext()) {
String operation = scanner.next();
if (operation.equals("get")) {
int key = scanner.nextInt();
System.out.println(cache.get(key));
} else if (operation.equals("put")) {
int key = scanner.nextInt();
int value = scanner.nextInt();
cache.put(key, value);
}
}
scanner.close();
}
}
