LRU缓存

这是一个很经典的面试题

146. LRU 缓存 - 力扣（LeetCode）

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。

这是一个设计数据结构的题

如果没有第三个要求，HashMap+List就可以是实现，

可是还需要O（1）的复杂度

可以使用双向链表加Hash表去解决，为什么要用hash表了，因为要快速判断这个key存在于这个链表，

解法一：自定义双向链表

class LRUCache3{
    private static class Node{
        int key,value;
        Node pre,next;
        public Node(int key,int value){
            this.key=key;
            this.value=value;
        }
    }
    private int capacity;
    private Node head=new Node(0,0);
    private HashMap<Integer,Node> map=new HashMap<>();

    public LRUCache3(int capacity) {
        this.capacity=capacity;
        head.pre=head;
        head.next=head;
    }
    public int get(int key){
         if(!map.containsKey(key)){
             return -1;
         }
         Node k=map.get(key);
         remove(k);
         add(k);
         return k.value;
    }
    public void put(int key,int value){
             if(map.containsKey(key)){
                 Node node = map.get(key);
                 node.value=value;
                 remove(node);
                 add(node);
                 return ;
             }
             if(map.size()==capacity){
                 Node last = head.pre;
                 remove(last);
                 map.remove(last.key);
             }
             add(new Node(key,value));
    }
    private void remove(Node k){
     k.pre.next=k.next;
     k.next.pre=k.pre;
    }
    private void add(Node k){
        k.pre=head;
        k.next=head.next;
        k.pre.next=k;
        k.next.pre=k;
    }
}

解法二：使用LinkedHashmap 本身自带双向链表

LinkedHashMap

LinkedHashMap<Integer,String> linkedHashMap = new LinkedHashMap<>(16,0.75f,true);

  boolean accessOrder决定按什么排序，为true则为按访问顺序，为false则为插入顺序

    public LinkedHashMap(int initialCapacity,
                         float loadFactor,
                         boolean accessOrder) {
        super(initialCapacity, loadFactor);
        this.accessOrder = accessOrder;
    }

 如果按照插入顺序写会固定不变，所以应该用true

class  LRUCache2{
    // LinkedHashMap 最早是在上面， 最近使用的在下面。
    private int capacity;
    private LinkedHashMap<Integer, Integer> map;
    public LRUCache2(int capacity) {
        this.capacity = capacity;
        map = new LinkedHashMap<>();
    }

    public int get(int key) {
        Integer remove = map.remove(key);
        if(remove !=null ){
            map.put(key,remove);
            return remove;
        }
        return -1;
    }

    public void put(int key, int value) {
         if(map.remove(key)!=null){
             map.put(key,value);
             return ;
         }
         if(map.size()==capacity){
             map.remove(map.keySet().iterator().next());
         }
         map.put(key,value);
    }
}

第三种 继承LinkedHashMap

class  LRUCache extends LinkedHashMap<Integer, Integer>{
    private static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
    private final int capacity;
    public LRUCache(int capacity) {
        super(capacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR, true);
        this.capacity = capacity;
    }

    @Override
    protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry<Integer, Integer> eldest) {
        return size() > capacity;
    }

    public int get(int key) {
      return super.getOrDefault(key, -1);
    }

}

原文地址：https://blog.csdn.net/weixin_73670733/article/details/142796914

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