請你爲 最不經常使用(LFU)緩存算法設計並實現數據結構。它應該支持以下操作:get 和 put。
get(key) - 如果鍵存在於緩存中,則獲取鍵的值(總是正數),否則返回 -1。
put(key, value) - 如果鍵已存在,則變更其值;如果鍵不存在,請插入鍵值對。當緩存達到其容量時,則應該在插入新項之前,使最不經常使用的項無效。在此問題中,當存在平局(即兩個或更多個鍵具有相同使用頻率)時,應該去除 最近 最少使用的鍵。
「項的使用次數」就是自插入該項以來對其調用 get 和 put 函數的次數之和。使用次數會在對應項被移除後置爲 0 。
進階:
你是否可以在 O(1) 時間複雜度內執行兩項操作?
示例:
LFUCache cache = new LFUCache( 2 /* capacity (緩存容量) */ );
cache.put(1, 1);
cache.put(2, 2);
cache.get(1); // 返回 1
cache.put(3, 3); // 去除 key 2
cache.get(2); // 返回 -1 (未找到key 2)
cache.get(3); // 返回 3
cache.put(4, 4); // 去除 key 1
cache.get(1); // 返回 -1 (未找到 key 1)
cache.get(3); // 返回 3
cache.get(4); // 返回 4
答:
其實着道題的意思理解之後,就可以有思路了。
就是按照使用次數times排序,當times一致時,誰更晚操作就把誰放在後面。
本來計劃使用PriorityQueue的,但是隻有在刪除最小節點和插入時較快(也是O(lgn),不是O(1)),對於查詢很慢很慢。
第二反應是,使用TreeMap+鏈表的方式,TreeMap的key是times(應該是可行的)。
最後使用的是使用鏈表保存數據,保持鏈表有序(以times排序)。
光只有鏈表也不行,每次移動可能會要很久,所以加入lastMap,來進行快速移動(比如,我的node的times由3改成4,那我就移動到last(4)後面)。
代碼:
class LFUCache {
Node head;
int capacity;
int sum = 0;
//保存key和Node的關係
Map<Integer, Node> ansMap;
//保存times和Node關係(每次移動節點時候,知道移動到哪)
Map<Integer, Node> lastMap;
//當capacity爲1時,直接使用
int key = 0;
int value = -1;
public LFUCache(int capacity) {
this.capacity = capacity;
if (capacity <= 1) {
return;
} else {
ansMap = new HashMap<>(capacity);
lastMap = new HashMap<>();
}
}
public int get(int key) {
if (capacity <= 0) {
return -1;
} else if (capacity == 1) {
if (key == this.key) {
return value;
} else {
return -1;
}
}
Node ans = ansMap.get(key);
if (ans != null) {
//校驗是否在lastMap中
checkLast(ans);
//次數+1
ans.times++;
//移動node的位置
moveNext(ans);
} else {
return -1;
}
return ans.value;
}
public void put(int key, int value) {
if (capacity <= 0) {
return;
}
if (capacity == 1) {
this.key = key;
this.value = value;
return;
}
Node node = new Node();
node.times = 1;
node.key = key;
node.value = value;
if (head == null) {
//head
head = node;
ansMap.put(key, node);
lastMap.put(1, node);
sum++;
} else {
Node ans = ansMap.get(key);
if (ans != null) {
//這時候的操作其實和get差不多,除了更新value值
checkLast(ans);
ans.times++;
ans.value = value;
moveNext(ans);
} else {
if (sum >= capacity) {
//我只保存capacity個數據,所以要移除head
ansMap.remove(head.key);
if (head.times != head.next.times) {
lastMap.remove(head.times);
}
head = head.next;
}
ansMap.put(key, node);
if (head.times > 1) {
//我要插在首位了
node.next = head;
head.pre = node;
head = node;
lastMap.put(1, head);
} else {
addNext(lastMap.get(1), node);
}
sum++;
}
}
}
//如果屬於lastMap,進行刪除
private void checkLast(Node node) {
if (lastMap.get(node.times) == node) {
if (node.pre != null && node.pre.times == node.times) {
lastMap.put(node.times, node.pre);
} else {
lastMap.remove(node.times);
}
}
}
//在nodeL後面插入node
private void addNext(Node nodeL, Node node) {
lastMap.put(node.times, node);
if (nodeL.next == null) {
nodeL.next = node;
node.pre = nodeL;
node.next = null;
return;
} else {
nodeL.next.pre = node;
node.next = nodeL.next;
nodeL.next = node;
node.pre = nodeL;
}
}
private void moveNext(Node node) {
Node next = node.next;
if (next == null || node.times < next.times) {
//無需移動,只要修改lastMap
lastMap.put(node.times, node);
return;
}
//移除node位置
if (node == head) {
head = node.next;
} else {
node.pre.next = node.next;
node.next.pre = node.pre;
}
Node add = lastMap.get(node.times);
if (add == null) {
//都是k次,且不是last,恰好k+1次無數據,這時候插在last(k)後面
addNext(lastMap.get(node.times - 1), node);
} else {
//插在add後面
addNext(add, node);
}
}
}
class Node {
int times;
int key;
int value;
Node pre;
Node next;
}