Leetcode:146. LRU缓存机制

题目描述

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) - 如果密钥 (key) 存在于缓存中，则获取密钥的值（总是正数），否则返回 -1。
写入数据 put(key, value) - 如果密钥已经存在，则变更其数据值；如果密钥不存在，则插入该组「密钥/数据值」。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。

 

进阶:

你是否可以在 O(1) 时间复杂度内完成这两种操作？

 

示例:

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); // 该操作会使得密钥 2 作废
cache.get(2); // 返回 -1 (未找到)
cache.put(4, 4); // 该操作会使得密钥 1 作废
cache.get(1); // 返回 -1 (未找到)
cache.get(3); // 返回 3
cache.get(4); // 返回 4

思路

思路1 HashMap + 双向链表

因为要满足存取都是O(1)复杂度，且有容量限制（所以重点在于如何删除以及置于最前），所以可以使用一个HashMap和双向链表实现

代码

代码1

import java.util.Hashtable;
class LRUCache {

    class DNode{
        int key;
        int value;
        DNode pre;
        DNode next;
    }
    
    private void addNode(DNode node){
        node.pre = head;
        node.next = head.next;
        head.next.pre = node;
        head.next = node;
    }
    
    private void removeNode(DNode node){
        DNode pre = node.pre;
        DNode next = node.next;
        
        pre.next = next;
        next.pre = pre;
    }
    
    private void toHead(DNode node){
        removeNode(node);
        addNode(node);
    }
    
    private DNode removeTail(){
        DNode pre = tail.pre;
        removeNode(pre);
        return pre;
    }
    
    private DNode head, tail;
    private HashMap cache =
          new HashMap();
    int maxSize;
    int size;
    
    public LRUCache(int capacity) {
        this.maxSize = capacity;
        this.size = 0;
        this.head = new DNode();
        this.tail = new DNode();
        this.head.next = tail;
        this.tail.pre = head;
    }
    
    public int get(int key) {
        DNode node = cache.get(key);
        if (node == null){
            return -1;
        }else{
            toHead(node);
            return node.value;
        }
    }
    
    public void put(int key, int value) {
        DNode pre = cache.get(key);
        if (pre == null){
            pre = new DNode();
            pre.key = key;
            pre.value = value;
            this.size += 1;
            if (this.size > this.maxSize){
                DNode removeNode = removeTail();
                cache.remove(removeNode.key);
                this.size = this.maxSize;
            }
            addNode(pre);
            cache.put(key, pre);
        }else{
            pre.value = value;
            toHead(pre);
        }
    }
}

复杂度分析

思路1时间复杂度

$O(1)$

思路1空间复杂度

$O(1)$