【Leetcode】(自食用)LRU算法(哈希链表法)

news2024/9/8 23:50:59

step by step.

题目:

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:

主要是置换算法

·去重 => 想到哈希HashMap

·更新最新使用的 => 想到顺序结构 => LinkedHashMap
超详细LinkedHashMap解析_求offer的菜鸡的博客-CSDN博客文章目录LinkedHashMap概述LinkedHashMap原理主要元素构造函数维护链表的操作afterNodeRemovalafterNodeAccessafterNodeInsertionget操作put操作HashMap#putVal(...)Remove操作HashMap#removeNode(...)LinkedHashMap用作实现LRU总结LinkedHashMap概述pub..._linkedhashmaphttps://blog.csdn.net/qq_40050586/article/details/105851970?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522169113277716800227460532%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334..%2522%257D&request_id=169113277716800227460532&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~all~top_positive~default-2-105851970-null-null.142^v92^controlT0_2&utm_term=linkedhashmap&spm=1018.2226.3001.4187

代码:

class LRUCache {

    LinkedHashMap<Integer,Integer> hs;
    int cap;
    public LRUCache(int capacity) {
        hs = new LinkedHashMap<Integer,Integer>();
        this.cap = capacity;
    }
    
    public int get(int key) {
        if(this.hs.containsKey(key)) {
            mKRecent(key,hs.get(key));
            return hs.get(key);
        }
        else return -1;
    }
    
    public void put(int key, int value) {
        if(hs.containsKey(key)){
            hs.put(key,value);
            mKRecent(key,value);
            return;
        }
        if(hs.size()==this.cap){
            //over
            hs.remove(hs.keySet().iterator().next());
        }
        hs.put(key,value); //插入队尾,更新最新
    }
    public void mKRecent(int key,int value){
        //重置,主要目的:插入队尾
        hs.remove(key);
        hs.put(key,value);
    }
}

/**
 * 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);
 */

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