Java〖 LRU缓存机制〗力扣146手撕LRU

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。

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

一. 分析 LinkedHashMap

LRU是Least Recently Used的缩写,即最近最少使用,是一种常用的页面置换算法,要如何实现呢?

1.1 LinkedHashMap实现

首先看到了LinkedHashMap 底层是一个Entery结点,为了实现插入快有序和快速访问两个优点,结合了HashMap与双向链表
在这里插入图片描述
这边不深入去讲,主要来说说LinkedHashMap存储数据是有序的,而且分为两种:插入顺序和访问顺序。下图主要为访问顺序时结点变更情况

  • 插入顺序 表示LinkedHashMap中存储的顺序是按照调用put方法插入的顺序进行排序的(默认设置为: false)
    HashMap中有Entry1、Entry2、Entry3,并设置LinkedHashMap为访问顺序,则更新Entry1时,会先把Entry1从双向链表中删除,然后再把Entry1加入到双向链表的表尾,而Entry1在HashMap结构中的存储位置没有变化,对比图如下所示:
    在这里插入图片描述

这时候,有些小伙伴就会惊讶的发现,这不就是LRU本U吗? 但其实LinkedHashMap是会不断扩容的,要想真正实现LRU,你得去重写removeEldestEntry()方法

重写removeEldestEntry方法,当达到条件,就返回ture ,返回true就删除最近最少使用的Entery结点

 @Override
    protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry<Integer, Integer> eldest){ //重写removeEldestEntry方法,当达到条件,就返回ture ,返回true就删除最近最少使用的Entery结点
        return super.size()>capacity;
    }

1.2 上代码(LinkedHashMap实现)

/**
 * 继承LinkedHashMap实现,将构造方法实现成按访问顺序(true),(false)为按插入顺序即为FIFO
 */
class LRUCache extends LinkedHashMap<Integer,Integer> {
    int capacity;


    public LRUCache(int capacity) {
        super(capacity,075f,true);
        this.capacity=capacity;
    }

    public int get(int key) {
        return super.getOrDefault(key,-1); //这里找不到就返回-1
    }

    public void put(int key, int value) {
        super.put(key,value);
    }

    @Override
    protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry<Integer, Integer> eldest){ //重写removeEldestEntry方法,当达到条件,就返回ture ,返回true就删除最近最少使用的Entery结点
        return super.size()>capacity;
    }
}

继承LinkedHashMap实现,将构造方法实现成按访问顺序(true),(false)为按插入顺序即为FIFO

二. 手写LRU

既然原理都懂了,不如我们自己手写一个LRU加深印象,不就是一个HashMap跟双向链表吗,干他就完了

2.1 分析

双向链表与hashmap结合

  • 对于get操作,判断是否插已插入

    1. 已插入的话,我们通过hash查到当前结点,更新value,并放到链表最头
    2. 对于没插入的结点,那我们通过头插法插入链表最前,然后再判断当前容量是否大于设置容量,大于的话删除最尾结点
  • 对于put操作,判断key是否存在

    1. 已存在的话,我们利用hash找到,并放到表头,返回该结点的值
    2. 不存在的话返回-1即可

2.2 双向链表

class DoubleList{  //双向链表
    int key;
    int value;
    DoubleList pre;
    DoubleList next;

    public DoubleList(int key, int value) {
        this.key = key;
        this.value = value;
    }

    public DoubleList() {
    }
}

2.3 LRU实现类

注释基本都有,哪里出错了评论区见

class LRUCache1 {

    int size; //当前容量
    int capacity; //最大容量
    DoubleList head; //头指针
    DoubleList tail; //尾指针
    Map<Integer,DoubleList> map=new HashMap<>(); //hash快速查找

    public LRUCache1(int capacity) {
       size=0;
       this.capacity=capacity;
       head=new DoubleList();
       tail=new DoubleList();
       head.next=tail;
       tail.pre=head;
    }

    /**
     * 查找该结点
     * @param key
     * @return
     */
    public int get(int key) {
        DoubleList findVal = map.get(key);
        if(findVal!=null){
            moveToHead(findVal);
            return findVal.value;
        }else return -1;
    }

    /**
     * 新增结点
     * @param key
     * @param value
     */
    public void put(int key, int value) {
        DoubleList findVal = map.get(key); //查询是否存在该key
        if(findVal==null){ //不存在
            DoubleList doubleList = new DoubleList(key, value); //新建这个结点
            map.put(key,doubleList); //扔到map中去
            addToHead(doubleList); //放到链表头部
            size++; //自增容量
            if(size>capacity) { //若当前容量大于最大容量
                DoubleList removeTail = removeTail(); //找到最后一个结点,删除
                map.remove(removeTail.key); //在map中删除该key
                size--;
            }
        }else { //若该结点存在
            findVal.value=value; //更新这个结点的值
            moveToHead(findVal); //删除并移动到链表头部
        }
    }

    /**
     * 包含两个操作
     *   1.在链表中删除该结点
     *   2.将该结点加到链表头部
     * @param doubleList
     */
    private void moveToHead(DoubleList doubleList){
        removeNode(doubleList);
        addToHead(doubleList);
    }

    /**
     * 在链表中删除该结点
     * @param doubleList
     */
    private void removeNode(DoubleList doubleList){
       doubleList.pre.next=doubleList.next;
       doubleList.next.pre=doubleList.pre;
    }

    /**
     * 将该结点头插到链表中
     * @param node
     */
    private void addToHead(DoubleList node){
//        node.pre = head;
//        node.next = head.next;
//        head.next.pre = node;
//        head.next = node;

        node.next=head.next;
        node.pre=head;
        head.next.pre=node;
        head.next=node;

    }

    /**
     * 移除队尾元素
     * @return 返回被删除的结点(为了删除map中的值,所以此处返回结点)
     */
    private DoubleList removeTail() {
        DoubleList temp=tail.pre;
        removeNode(temp);
        return temp;
    }


}

制作不易,转载请标注~

發表評論
所有評論
還沒有人評論,想成為第一個評論的人麼? 請在上方評論欄輸入並且點擊發布.
相關文章