146. LRU 缓存 - 力扣（LeetCode）
法1：
调用java现有的LinkedHashMap的方法，但不太理解反正都不需要扩容，super(capacity, 1F, true);不行吗，干嘛还弄个装载因子0.75还中途扩容一次浪费时间。
class LRUCache extends LinkedHashMap<Integer, Integer>{
private int capacity;
public LRUCache(int capacity) {
super(capacity, 0.75F, true);
this.capacity = capacity;
}
public int get(int key) {
return super.getOrDefault(key, -1);
}
public void put(int key, int value) {
super.put(key, value);
}
@Override
protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry<Integer, Integer> eldest) {
return size() > capacity;
}
}
作者：力扣官方题解
链接：https://leetcode.cn/problems/lru-cache/solutions/259678/lruhuan-cun-ji-zhi-by-leetcode-solution/
来源：力扣（LeetCode）
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要实现O(1)的get和put，那得用哈希表但手撸一个哈希难度太大，应该不至于考那么过分，那就基于使用现有map的前提下实现LRU缓存。关键是要记录最近最少使用的是哪一个，那么需要每次将最新使用的放到“最后面”，这样每次取“最前面”那个进行淘汰就是最近最少使用的。那么采用双向链表比较合适，队列，栈又不能从中间取元素；数组从中间移动到最前面，移动太多，时间复杂度高；单向链表的话需要知道被移动元素的前一个元素才方便移动，所以最后相比之下双向链表最合适。
双向链表放哪些内容呢，前后指针是要放的，value是要放的，key也需要因为当容量满了要删除map中head指向的节点，那么就要从这个双向链表节点中获取到key才行。
另外可以使用哑结点技巧，即head，tail都用一个不存value的空节点表示，也叫伪头结点，伪尾结点。这样有很多好处，1.当你尾插入时，正常不用哑结点要分3种情况讨论，（1）插入时，链表为空，head,tail都为空；（2）head=tail时即仅一个节点时（3）2个即以上节点时（正常情况时）,
2，当删除链表中head时，也要分2种情况，（1）capacity为1时，head = tail；（2）正常情况；
当使用哑结点技巧后，尾插和删除head都只用1种情况处理，简化太多。
class LRUCache {
class DoubleLinkedList {
int key; //不存key，到时候不好删除
int val;
DoubleLinkedList prev;
DoubleLinkedList next;
public DoubleLinkedList() {};
public DoubleLinkedList(int key, int val) {
this.key = key;
this.val = val;
}
};
private Map<Integer, DoubleLinkedList> map;
private DoubleLinkedList head;
private DoubleLinkedList tail;
private int capacity;
private int size;
public LRUCache(int capacity) {
map = new HashMap<Integer, DoubleLinkedList>(capacity, 1F);
//哑结点
head = new DoubleLinkedList();
tail = new DoubleLinkedList();
head.next = tail;
tail.prev = head;
this.capacity = capacity;
size = 0;
}
public int get(int key) {
if(!map.containsKey(key)) {
return -1;
}
//含有，则1.更新到链表末尾，2.返回
DoubleLinkedList node = map.get(key);
//更新到链表尾部
move2Tail(node);
return node.val;
}
public void put(int key, int value) {
//1.之前就存在
if(map.containsKey(key)) {
DoubleLinkedList node = map.get(key);
node.val = value;
//更新最新使用
move2Tail(node);
return;
} else if(size < capacity) {
//2.容量没满 新添加
add(key, value);
size++;
return;
}
// 3.满了需要替换
//3.1删除最久没使用的
//tail末尾也搞个哑结点，不然capacity为1时，删除时还要考虑head.next.next为空的情况
map.remove(head.next.key);
deleteNode(head.next);
// 3.2新添加进map
add(key, value);
}
//更新最新使用，移到链表尾部
public void move2Tail(DoubleLinkedList node) {
//正常分3种情况，1.是head，2.在中间，3.本就在tail
//利用头部和尾部哑结点，头,尾结点先用一个没有实际意义的节点，就可以1,2，3情况全合并了
// 1.原链表中先删除节点
deleteNode(node);
// 2.插入到末尾
insert2Tail(node);
}
//从链表中删除节点
public void deleteNode(DoubleLinkedList node) {
node.prev.next = node.next;
node.next.prev = node.prev;
}
//新增map节点
public void add(int key, int value) {
DoubleLinkedList newNode = new DoubleLinkedList(key, value);
//用了尾部哑结点，就不管是不是第一次插入都同样处理了
map.put(key, newNode);
insert2Tail(newNode);
}
//插入到尾部
public void insert2Tail(DoubleLinkedList node) {
node.prev = tail.prev;
tail.prev.next = node;
node.next = tail;
tail.prev = 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);
*/
