1 LRU 算法就是一种缓存淘汰策略

计算机的缓存容量有限，如果缓存满了就要删除一些内容，给新内容腾位置。但问题是，删除哪些内容呢？我们肯定希望删掉哪些没什么用的缓存，而把有用的数据继续留在缓存里，方便之后继续使用。那么，什么样的数据，我们判定为「有用的」的数据呢？

LRU 缓存淘汰算法就是一种常用策略。LRU 的全称是 Least Recently Used，也就是说认为最近使用过的数据应该是是「有用的」，很久都没用过的数据应该是无用的，内存满了就优先删那些很久没用过的数据。

ps：数据库采用改进的LRU 为了解决select *这种只使用一次，但是会把热数据：真正频率较高的挤到后面的问题。

2 手撕LRU

=========参考题解=========

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

⭐️要点👿

1. 定义一个双向链表：链表中的每个Node 包括：key value两个属性。双向链表+dummy节点+形成一个环结构
   

public static class Node{  //定义一个双向链表静态内部类 每个节点有key+value，还有prev指针 next指针（实现双向）
       int key;
       int value;
       Node prev;
       Node next;
       Node(int key, int value){ // 构造器
          this.key = key;
          this.value = value;
      }
  }

2. 定义一个Hashmap：<key, Node>，为了方便根据 key 查找到对应的Node
   
   capacity： 这是LRUCache类中存储缓存容量的变量，应该在对象创建后不可更改，因此使用 private final 来确保其值在对象创建后不会被修改。
   dummy 节点： 哨兵节点是双向链表中的一个特殊节点，它不存储任何实际的数据，仅用于简化链表操作。因为哨兵节点在整个对象生命周期中不会改变，所以将其声明为 private final。
   myhashmap哈希表： 这是LRUCache类中存储键值对的哈希表，也应该在对象创建后不可更改。使用 private final 可以确保在对象创建后，哈希表的引用不会指向其他对象。
   总的来说，使用 private final 可以增强代码的安全性和稳定性，防止意外的修改或赋值操作，确保这些重要的成员变量在对象创建后保持不变。

private final int capacity; // 存储上限
private final Node dummy = new Node(0,0); // 新建一个dummy节点
private final HashMap<Integer, Node> myhashmap = new HashMap<>(); // 声明一个hashmap用于存储key-Node

---

• 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 。
  🔴 先去Hashmap中寻找有无存在key 【调用getNode(key)】
  a. 若有则返回对应的Node，再返回Node.value 。与此同时，由于操作了该节点，因此将该节点移动到链表头部。
  b. 若无则返回-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。
  🔴先去Hashmap中寻找有无存在key 【调用getNode(key)】
  a. 若有则返回对应的Node，修改Node.value属性，即可实现更改值的目的。与此同时，由于操作了该节点，因此将该节点移动到链表头部。
  b. 如果没有，则新建一个Node节点包含key-Node，并将这个新建的节点放进链表头部。与此同时，在Hashmap中也添加这个<key,Node>

// 最近最少使用 用于页面置换算法，淘汰最近最少使用的页面
class LRUCache {

    public static class Node{  //定义一个双向链表静态内部类 每个节点有key+value，还有prev指针 next指针（实现双向）
        int key;
        int value;
        Node prev;
        Node next;
        Node(int key, int value){ // 构造器
            this.key = key;
            this.value = value;
        }
    }

    private final int capacity; // 存储上限
    private final Node dummy = new Node(0,0); // 新建一个dummy节点
    private final HashMap<Integer, Node> myhashmap = new HashMap<>(); // 声明一个hashmap用于存储key-Node

    // 【初始化】LRUCache的构造方法
    // 参数capacity用来指定LRU缓存的容量，即缓存可以存储的key-value对的数量上限
    public LRUCache(int capacity) { 
        this.capacity = capacity;
        // 构造环 放在这里的原因：在Java中，类字段初始化必须在构造方法内或者直接初始化字段时进行，不能在类的主体外进行语句级别的初始化操作,所以不能把下面两行放到构造器外面。
        dummy.prev = dummy;
        dummy.next = dummy;
    }

     // 如果有对应的key，则返回key对应的value。如果没有就返回-1
    public int get(int key) {
        Node node = getNode(key); // 去尝试拿到这个node
        if(node != null) return node.value;
        else return -1;
    }

    // 如果key已经存在，则变更其数据值value 
    // 如果key不存在，则向缓存中插入该组 key-value
    // 如果插入操作导致键值对数量超过 capacity ，则应该 逐出 最久未使用的关键字
    public void put(int key, int value) { 
        Node node = getNode(key); // 去尝试拿到这个node
        if(node == null) { // 如果没拿到，即key不存在，则向缓存中插入该组 key-value
            Node newNode = new Node(key,value);
            pushFront(newNode); // 添加到顶部
            myhashmap.put(key,newNode); // 添加到hashmap

            if(myhashmap.size() > capacity){ // 如果插入操作导致键值对数量超过 capacity ，则应该 逐出 最久未使用的关键字
                Node backNode = dummy.prev;
                remove(backNode); // 从链表移走最后一个节点
                myhashmap.remove(backNode.key); // 从hashmap移走最后一个节点对应的key-Node键值对
            }
        }
        else{ // 如果拿到，即key已经存在，则变更其数据值value 
            node.value = value;
        }
        
    }


    // 【辅助方法】
    // 1.在hashmap中根据key拿到Node
    private Node getNode(int key){
        if(!myhashmap.containsKey(key)){ // 如果没有返回null
            return null; 
        }
        Node node = myhashmap.get(key); // 如果有就把这个Node找出来
        remove(node);  // 1.把他从原来的链表中删了
        pushFront(node); // 2.把他放到链表最开始
        return node;       // 3.返回这个节点
    }

    // 2.把节点从链表中删了 ——前后节点跳跃过node连接即可
    private void remove(Node node){
        node.prev.next = node.next;
        node.next.prev = node.prev;
    }

    // 3.把节点放到链表最开始
    private void pushFront(Node node){
        node.next = dummy.next;
        dummy.next.prev = node;
        node.prev = dummy;
        dummy.next = node;
    }
}

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

3 LinkedHashMap 常见面试题

LinkedHashMap 常见面试题