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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:
① LRUCache(int capacity) 以正整数作为容量 capacity 初始化 LRU 缓存
② 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 。
③ 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
提示:
1 <= capacity <= 3000
0 <= key <= 10000
0 <= value <= 105
最多调用 2 * 105 次 get 和 put
来源:力扣(LeetCode)
链接:https://leetcode-cn.com/problems/lru-cache
(1)哈希链表
思路参考算法就像搭乐高:带你手撸 LRU 算法。
//思路1————哈希链表
class LRUCache {
//定义哈希链表
LinkedHashMap<Integer, Integer> cache = new LinkedHashMap<>();
//cache 的容量
int capacity;
public LRUCache(int capacity) {
this.capacity = capacity;
}
public int get(int key) {
if (!cache.containsKey(key)) {
return -1;
} else {
//将该 key 变为最近使用
makeRecently(key);
return cache.get(key);
}
}
public void put(int key, int value) {
if (cache.containsKey(key)) {
//key 已经存在,修改其对应的数据值 value
cache.put(key, value);
//将 key 变为最近使用
makeRecently(key);
return;
}
if (cache.size() >= this.capacity) {
//容量已满,链表头部就是最久未使用的 key
int oldestKey = cache.keySet().iterator().next();
cache.remove(oldestKey);
}
//将新的 key 添加到链表尾部
cache.put(key, value);
}
public void makeRecently(int key) {
int val = cache.get(key);
//删除 key
cache.remove(key);
//将其重新添加到链表尾部
cache.put(key, val);
}
}
/**
* 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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