「这是我参与2022首次更文挑战的第36天，活动详情查看：2022首次更文挑战」

大家好，我是速冻鱼🐟，一条水系前端💦，喜欢花里胡哨💐，持续沙雕🌲
欢迎小伙伴们加我微信：sudongyuer拉你进群
关注我的公众号:前端速冻鱼一起进步，期待与大家共同成长🥂

前言🌧️

算法，对前端人来说陌生又熟悉，很多时候我们都不会像后端工程师一样重视这项能力。但事实上，算法对每一个程序员来说，都有着不可撼动的地位。

因为开发的过程就是把实际问题转换成计算机可识别的指令，也就是《数据结构》里说的，「设计出数据结构，在施加以算法就行了」。

当然，学习也是有侧重点的，作为前端我们不需要像后端开发一样对算法全盘掌握，有些比较偏、不实用的类型和解法，只要稍做了解即可。

题目🦀

146. LRU 缓存

难度中等

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

提示：

1 <= capacity <= 3000
0 <= key <= 10000
0 <= value <= 105
最多调用 2 * 105 次 get 和 put

解题思路🌵

使用map来存储缓存
此题可以和vue3源码中的KeepAlive关联

解题步骤🐂

创建map来保存数据
get：访问某key，访问完要将其放在最后的。若key存在，先保存value值，删除key，再添加key，最后返回保存的value值。若key不存在，返回-1
put：新加一个key，要将其放在最后的。所以，若key已经存在，先删除，再添加。如果容量超出范围了，将map中的头部删除。

源码🔥

/**
 * @param {number} capacity
 */
var LRUCache = function(capacity) {
    this.cache=new Map()
    this.max=capacity
};

/** 
 * @param {number} key
 * @return {number}
 */
LRUCache.prototype.get = function(key) {
    if(this.cache.has(key)){
        const temp = this.cache.get(key)
        this.cache.delete(key)
        this.cache.set(key,temp)
        return this.cache.get(key)
    }else{
        return -1
    }
  
};

/** 
 * @param {number} key 
 * @param {number} value
 * @return {void}
 */
LRUCache.prototype.put = function(key, value) {
    if(this.cache.has(key)){
        this.cache.delete(key)
        this.cache.set(key,value)
    }else{
        if(this.cache.size>=this.max){
        //大于最大缓存容量了，就要考虑清除策略
        this.cache.delete(this.cache.keys().next().value)
        this.cache.set(key,value)
        }else{
            this.cache.set(key,value)
        }
    }
  
};

/**
 * Your LRUCache object will be instantiated and called as such:
 * var obj = new LRUCache(capacity)
 * var param_1 = obj.get(key)
 * obj.put(key,value)
 */

结束语🌞

那么鱼鱼的LeetCode算法篇的「LeetCode」146-LRU缓存⚡️就结束了，算法这个东西没有捷径，只能多写多练，多总结，文章的目的其实很简单，就是督促自己去完成算法练习并总结和输出，菜不菜不重要，但是热爱🔥，喜欢大家能够喜欢我的短文，也希望通过文章认识更多志同道合的朋友，如果你也喜欢折腾，欢迎加我好友，一起沙雕，一起进步。

github🤖:sudongyu

个人博客👨‍💻:速冻鱼blog

vx👦:sudongyuer

写在最后

伙伴们，如果喜欢我的口水话给🐟🐟点一个赞👍或者关注➕都是对我最大的支持。