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LRU缓存数
该题出自力扣的146题 —— LRU缓存数【中等题】，这道题是典型的LRU题，没有任何业务，就只有纯纯的LRU
LRU
LRU的概念，网上一搜一大把，这里就不再重点阐述。简单说明一下，所谓的LRU，就是内存管理的一种算法，它的全称是Least Recently Used（淘汰最少使用）。也就是说，最少使用的数据会被淘汰掉，其实现概念为：
- 数据存储的顺序，根据查询而改变，这也是LRU的核心
- 每当查询数据时，若数据存在，则数据移动到头部
- 每当数据超出范围时，则清除掉最末尾，也就是最少使用的数据。
审题
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。
- 题意也很简单，就是要一个满足LRU的类
- 简单实现的方法：HashMap + Node(双端)
- 通过HashMap，存储KEY = key值，Value = Node，解决Node链表的遍历查询缺点
- 需要注意的是，每次查询数据，若存在，需要把当前数据移动到链表头，并且修改链表节点的连接，考虑两端情况
- 插入数据时，需要考虑是否超过阈值，并且剔除掉最少使用的(末尾的)
- 除了这个手写轮子的方法以外，LinkHashMap，本身就是个链表结构，super继承方法即可。
编码
class LRUCache {
class Node{
private int key;
private int value;
private Node prev;
private Node next;
public Node() {
}
public Node(int key, int value) {
this.key = key;
this.value = value;
}
}
private HashMap<Integer,Node> map;
/**
* 头
*/
private Node head;
/**
* 尾
*/
private Node tail;
private int num;
public LRUCache(int capacity) {
this.num = capacity;
this.map = new HashMap<>(capacity);
head = new Node();
tail = new Node();
head.next = tail;
tail.prev = head;
}
public int get(int key) {
Node node = map.get(key);
if (node == null)return -1;
reFresh(node);
return node.value;
}
public void reFresh(Node node){
//考虑 链尾 + 链中间；
if (node.next == tail){
node.prev.next = tail;
tail.prev = node.prev;
node.next = head.next;
node.prev = head;
head.next.prev = node;
head.next = node;
}else if (node.prev != head && node.next != tail){
node.prev.next = node.next;
node.next.prev = node.prev;
node.next = head.next;
head.next.prev = node;
node.prev = head;
head.next = node;
}
}
/**
* 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。
*
* @param key
* @param value
*/
public void put(int key, int value) {
if (map.containsKey(key)){
Node node = map.get(key);
node.value = value;
reFresh(node);
map.put(key,node);
}else {
if (num == 0){
//剔除
Node node = new Node(key,value);
node.next = head.next;
node.prev = head;
map.put(key,node);
head.next.prev = node;
head.next = node;
map.remove(tail.prev.key);
tail.prev.prev.next = tail;
tail.prev = tail.prev.prev;
}else {
//减一 + 塞进去
Node node = new Node(key,value);
node.next = head.next;
node.prev = head;
head.next.prev = node;
map.put(key,node);
head.next = node;
num-- ;
}
}
}
}
