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460. LFU 缓存
一、题目描述： 请你为 最不经常使用（LFU）缓存算法设计并实现数据结构。
实现 LFUCache 类：
LFUCache(int capacity)- 用数据结构的容量capacity初始化对象int get(int key)- 如果键key存在于缓存中，则获取键的值，否则返回-1。void put(int key, int value)- 如果键key已存在，则变更其值；如果键不存在，请插入键值对。当缓存达到其容量capacity时，则应该在插入新项之前，移除最不经常使用的项。在此问题中，当存在平局（即两个或更多个键具有相同使用频率）时，应该去除 最近最久未使用 的键。
为了确定最不常使用的键，可以为缓存中的每个键维护一个 使用计数器 。使用计数最小的键是最久未使用的键。
当一个键首次插入到缓存中时，它的使用计数器被设置为 1 (由于 put 操作)。对缓存中的键执行 get 或 put 操作，使用计数器的值将会递增。
函数 get 和 put 必须以 O(1) 的平均时间复杂度运行。
示例：
输入：
["LFUCache", "put", "put", "get", "put", "get", "get", "put", "get", "get", "get"]
[[2], [1, 1], [2, 2], [1], [3, 3], [2], [3], [4, 4], [1], [3], [4]]
输出：
[null, null, null, 1, null, -1, 3, null, -1, 3, 4]
解释：
// cnt(x) = 键 x 的使用计数
// cache=[] 将显示最后一次使用的顺序（最左边的元素是最近的）
LFUCache lfu = new LFUCache(2);
lfu.put(1, 1); // cache=[1,_], cnt(1)=1
lfu.put(2, 2); // cache=[2,1], cnt(2)=1, cnt(1)=1
lfu.get(1); // 返回 1
// cache=[1,2], cnt(2)=1, cnt(1)=2
lfu.put(3, 3); // 去除键 2 ，因为 cnt(2)=1 ，使用计数最小
// cache=[3,1], cnt(3)=1, cnt(1)=2
lfu.get(2); // 返回 -1（未找到）
lfu.get(3); // 返回 3
// cache=[3,1], cnt(3)=2, cnt(1)=2
lfu.put(4, 4); // 去除键 1 ，1 和 3 的 cnt 相同，但 1 最久未使用
// cache=[4,3], cnt(4)=1, cnt(3)=2
lfu.get(1); // 返回 -1（未找到）
lfu.get(3); // 返回 3
// cache=[3,4], cnt(4)=1, cnt(3)=3
lfu.get(4); // 返回 4
// cache=[3,4], cnt(4)=2, cnt(3)=3
二、思路分析：
哈希表 + 双向链表
- 封装一个双向的链表， 提供在尾部插入元素，删除指定的 node 节点的方法
- 使用一个哈希表 map 记录 key 到 node 的映射关系
- 使用一个哈希表 freqMap 记录频次 freq 到 key 的映射关系
get(int key)操作
- key 在 map 中不存在时，直接返回 -1
- 存在时， 根据 key 获取到对应的 node, node 的 frequency + 1, 更新 freqMap(删除之前的，增加新的频次)
put(int key, int value) 操作
- key 在 map 中存在时，获取到对应的 node ,修改 val 属性值为最新的value， node 的 frequency + 1， 更新频次 freqMap
- 不存在时， 创建 node, 判断双向链表中的节点数量是否等于初始指定的容量， 大于等于的情况，需要删除出现次数最少的节点 node ，更新 freqMap
- 添加到双向链表中，将 key 与 node 的映射关系存储到 map 之中， 更新 freqMap
三、AC 代码：
class LFUCache {
class Node {
int key;
int val;
int frequency;
Node pre;
Node next;
}
class DoubleNodeList {
Node head;
Node tail;
int size;
public DoubleNodeList() {
this.head = new Node();
this.tail = new Node();
head.next = tail;
tail.pre = head;
this.size = 0;
}
public void addTail(Node node) {
node.next = tail;
node.pre = tail.pre;
tail.pre.next = node;
tail.pre = node;
size++;
}
public void delNode(Node node) {
node.pre.next = node.next;
node.next.pre = node.pre;
node.pre = null;
node.next = null;
size--;
}
public int size() {
return size;
}
}
Map<Integer, Node> map = new HashMap<>();
Map<Integer, List<Integer>> freqMap = new HashMap<>();
DoubleNodeList list = new DoubleNodeList();
int capacity;
public LFUCache(int capacity) {
this.capacity = capacity;
}
public int get(int key) {
Node node = map.get(key);
if (node == null) return -1;
increaseFrequency(node);
map.put(key, node);
return node.val;
}
private void increaseFrequency(Node node) {
int key = node.key;
List<Integer> list = freqMap.get(node.frequency);
list.removeIf(integer -> integer == key);
freqMap.put(node.frequency, list);
if (list.isEmpty()) freqMap.remove(node.frequency);
node.frequency += 1;
list = freqMap.getOrDefault(node.frequency, new ArrayList<>());
list.add(key);
freqMap.put(node.frequency, list);
}
public void put(int key, int value) {
if (capacity == 0) return;
Node node = map.get(key);
if (node != null) {
// node 存在
node.val = value;
increaseFrequency(node);
map.put(key, node);
return;
}
// 插入之前删
if (list.size() + 1 > capacity) {
int k = freqMap.keySet().stream().min(Comparator.comparingInt(a -> a)).get();
final List<Integer> list1 = freqMap.get(k);
Integer remove = list1.remove(0);
Node node1 = map.get(remove);
this.list.delNode(node1);
map.put(remove, null);
}
node = new Node();
node.key = key;
node.val = value;
node.frequency = 1;
list.addTail(node);
List<Integer> list = freqMap.getOrDefault(1, new ArrayList<>());
list.add(key);
freqMap.put(1, list);
map.put(key, node);
}
}
/**
* Your LFUCache object will be instantiated and called as such:
* LFUCache obj = new LFUCache(capacity);
* int param_1 = obj.get(key);
* obj.put(key,value);
*/
