Leetcode 146. LRU 缓存(Medium)

devtools/2024/10/21 10:03:28/

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

思路:先整理思路,题目说 函数 get 和 put 必须以 O(1) 的平均时间复杂度运行。那就首先想到HashMap,还要面临顺序问题,数组和链表和树等等比较,显然要使用链表,因为使用的时候要升高顺序,无论是数组还是树等,复杂度都超过了O(n)。

        简单来说一共分这几种情况,get时,若没有返回-1,若有就进入使用逻辑(使用逻辑就是删除原来位置再把这个节点放到第一位,用头节点实现),然后返回对应的value。put的时候,若该key有值,则进入使用逻辑+hashmap覆盖;若该key没值,则进入添加逻辑(和使用逻辑类似,但没有删除节点操作),再判断有没有超过容器,超过了就删除最后一个节点(用尾节点实现。),然后让现在容器的大小++;

class LRUCache {// 题目中需要创建一个HashMap来存储参数,因为题目要求复杂度为O(1),顺序就需要通过双向链表的节点实现// 构造双向链表节点class Node {int key;int value;Node prev;Node next;public Node() {}public Node(int key,int value) {this.key = key;this.value = value;}}private Node head, tail;// 由于LRU,是最近使用,所以为了将使用后的节点放到最前面,还需要一个头尾节点。private HashMap<Integer, Node> map;// 容量大小private Integer capacity;// 现在的大小private Integer nowCap;public LRUCache(int capacity) {this.capacity = capacity;map = new HashMap<>();this.nowCap = 0;head = new Node();tail = new Node();head.next = tail;tail.prev = head;}public int get(int key) {// get算使用,头插入Node node = map.get(key);if (node == null) return -1; // 查不到就实现节点的删除,然后头插入node.prev.next = node.next;node.next.prev = node.prev;// 再头部插入node.prev = head;node.next = head.next;head.next.prev = node;head.next = node;return node.value;}public void put(int key, int value) {Node addNode = new Node(key, value);// 当现在的大小没超过容器限度值,就可以putNode temp = map.get(key);if(this.nowCap < this.capacity) {if (temp != null) {// 删掉该元素temp.prev.next = temp.next;temp.next.prev = temp.prev;temp.value = value;// 再从头部插入temp.prev = head;temp.next = head.next;head.next.prev = temp;head.next = temp;map.put(key, temp);} else {// 再头部插入addNode.prev = head;addNode.next = head.next;head.next.prev = addNode;head.next = addNode;// 并添加映射map.put(key, addNode);this.nowCap++;}} else {// 超过限度值之后就要进行覆盖// 先检查一些能不能查到if (temp != null) {// 删掉该元素temp.prev.next = temp.next;temp.next.prev = temp.prev;temp.value = value;// 再从头部插入temp.prev = head;temp.next = head.next;head.next.prev = temp;head.next = temp;map.put(key, temp);} else {// 删除map内的映射map.remove(tail.prev.key);// 查不到就找出末尾的删除,然后头插入tail.prev.prev.next = tail.prev.next;tail.prev.next.prev = tail.prev.prev;// 再头部插入addNode.prev = head;addNode.next = head.next;head.next.prev = addNode;head.next = addNode;// 并添加映射map.put(key, addNode);}}}}


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