LeetCode146-LRU缓存机制

题目

运用你所掌握的数据结构，设计和实现一个 LRU (最近最少使用) 缓存机制。它应该支持以下操作： 获取数据 get 和 写入数据 put 。

获取数据 get(key) - 如果关键字 (key) 存在于缓存中，则获取关键字的值（总是正数），否则返回 -1。
写入数据 put(key, value) - 如果关键字已经存在，则变更其数据值；如果关键字不存在，则插入该组「关键字/值」。当缓存容量达到上限时，它应该在写入新数据之前删除最久未使用的数据值，从而为新的数据值留出空间。

LRUCache cache = new LRUCache( 2 /* 缓存容量 */ );
cache.put(1, 1);
cache.put(2, 2);
cache.get(1); // 返回 1
cache.put(3, 3); // 该操作会使得关键字 2 作废
cache.get(2); // 返回 -1 (未找到)
cache.put(4, 4); // 该操作会使得关键字 1 作废
cache.get(1); // 返回 -1 (未找到)
cache.get(3); // 返回 3
cache.get(4); // 返回 4

解法

方法一：自己实现一个Map和双向链表的方法

class LRUCache {
    
    Map<Integer,DoubleNode> map = new HashMap<>();
        int n ;
        int len;
        DoubleNode dummy = new DoubleNode(0,0);
        DoubleNode tail = dummy;
        public LRUCache(int capacity) {
    
            n = capacity;
        }

        public int get(int key) {
    
            if(!map.containsKey(key)) return -1;
            DoubleNode res = map.get(key);
            if(res.next!=null){
    
                res.pre.next = res.next;
                res.next.pre = res.pre;
                tail.next = res;
                res.pre = tail;
                tail = res;
                tail.next = null;
            }
            return res.val;
        }

        public void put(int key, int value) {
    
            if(map.containsKey(key)){
    
                get(key);
                tail.val = value;
            }else{
    
                DoubleNode cur = new DoubleNode(key,value);
                if(len == n ){
    
                    DoubleNode temp = dummy.next;
                    map.remove(temp.key);
                    if(n==1){
    
                        dummy.next = null;
                        tail = dummy;
                    }
                    else{
    
                    	//这里要注意不要写错了
                        DoubleNode c = dummy.next.next;
                        dummy.next = c;
                        c.pre = dummy;
                    }
                }else{
    
                    ++len;
                }
                map.put(key,cur);
                tail.next = cur;
                cur.pre = tail;
                tail = tail.next;
            }

        }
		//双向链表
        class DoubleNode{
    
            int key;
            int val;
            DoubleNode next;
            DoubleNode pre;
            public DoubleNode(){
    }
            public DoubleNode(int x,int y){
    
                key = x;
                val = y;
            }
        }
}

方法二：

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; 
    }
}