Java23-实现LRU缓存

1、思考

• 需要一个最大的缓存量
• put进去值得时候，是有顺序的，每次放在最前面
• get的时候查询很快，查完后放在最前，代表着优先级
• 当满的时候，删除在队尾的元素

2、需要有顺序，且查询快，则选择数据结构为LinkedHashMap（继承与HashMap），是双向链表和哈希表的结合体 结构如下图所示：

• 每次默认从链表尾部添加元素，越靠近尾部的就是最近使用的，越靠头部的元素就是最近未使用的
• 对于某一个key，我们可以通过哈希表快速定位到链表中的节点，从而取得对应的值
• 传统的来链表支持快速增删，但是无法按照索引访问每一个位置的元素，借助哈希表 为什么要是双向链表，单链表行不行？另外，既然哈希表中已经存了 key，为什么链表中还要存 key 和 val 呢，只存 val 不就行了？
  删除一个节点不光要得到该节点本身的指针，也需要操作其前驱节点的指针，而双向链表才能支持直接查找前驱，保证操作的时间复杂度 O(1)。

代码

class LRUCache {
    int cap;
    LinkedHashMap<Integer, Integer> cache = new LinkedHashMap<>();
    //进行初始化
    public LRUCache(int capacity) {
        this.cap = capacity;
    }

    //获得逻辑 若他是之前已经得到的，把之前的key，变为最近使用
    //若不包含，返回-1
    public int get(int key) {
        if (!cache.containsKey(key)) {
            return -1;
        }
        // 将 key 变为最近使用
        makeRecently(key);
        return cache.get(key);
    }

    //新加入，包含则修改key值，将key变为最近使用的
    //否则。则判断是否缓存已经满了，满了，则删除链表头部的元素，进行删除
    //调用迭代器，一直迭代到最前面
    //没满，则直接加入
    public void put(int key, int val) {
        if (cache.containsKey(key)) {
            // 修改 key 的值
            cache.put(key, val);
            // 将 key 变为最近使用
            makeRecently(key);
            return;
        }

        if (cache.size() >= this.cap) {
            // 链表头部就是最久未使用的 key
            int oldestKey = cache.keySet().iterator().next();
            cache.remove(oldestKey);
        }
        // 将新的 key 添加链表尾部
        cache.put(key, val);
    }

    //最近使用：得到之前的，将之前的进行删除，再重新加到队尾中
    private void makeRecently(int key) {
        int val = cache.get(key);
        // 删除 key，重新插入到队尾
        cache.remove(key);
        //将新的对应的值进行插入
        cache.put(key, val);
    }
}

总结：

• 什么情况下才会提高优先级？ 刚访问过，具有重复的，新添加的
• 提高优先级的方法定义
• 缓存使用linkedHashMap来实现

优先级方法的定义

//优先级的提高不包活缓存中没有的，在map尾部就是优先级最高的
public void makeRecently(int key){
    int value = cache.get(key);
    cache.remove(key);
    cache.put(key,value);
}

刚访问一个元素更新优先级

public int get(int key){
    if(!cache.containsKey(key)){
        return -1;
    }
    makeRecently(key);
    return cache.get(key);
}

添加元素

public void put(int key,int value){
    if(cache.containsKey(key)){
        makeRencently(key);    //只能提升优先级
        cache.put(key,value);  //他还是要进行put的
        return;
    }
    //动 > 静
    if(cache.size()>=cap){
        //找出最前面的那个
        int first = cache.keySet().iterator().next();
        cache.remove(first);
    }
   cache.put(key,value);
}