Java：数据结构笔记之LRU缓存机制的简单理解和使用

Posted 2022-02-09 JMW1407

Java LRU缓存机制的简单理解和使用

• LRU缓存机制
• • 1、题目
  • 2、思路
  • 3、题解

LRU缓存机制

1、题目

原题链接
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。
• 你是否可以在 O(1) 时间复杂度内完成这两种操作？

示例:

/* 缓存容量为 2 */
LRUCache cache = new LRUCache(2);
// 你可以把 cache 理解成一个队列
// 假设左边是队头，右边是队尾
// 最近使用的排在队头，久未使用的排在队尾
// 圆括号表示键值对 (key, val)

cache.put(1, 1);
// cache = [(1, 1)]
cache.put(2, 2);
// cache = [(2, 2), (1, 1)]
cache.get(1);       // 返回 1
// cache = [(1, 1), (2, 2)]
// 解释：因为最近访问了键 1，所以提前至队头
// 返回键 1 对应的值 1
cache.put(3, 3);
// cache = [(3, 3), (1, 1)]
// 解释：缓存容量已满，需要删除内容空出位置
// 优先删除久未使用的数据，也就是队尾的数据
// 然后把新的数据插入队头
cache.get(2);       // 返回 -1 (未找到)
// cache = [(3, 3), (1, 1)]
// 解释：cache 中不存在键为 2 的数据
cache.put(1, 4);    
// cache = [(1, 4), (3, 3)]
// 解释：键 1 已存在，把原始值 1 覆盖为 4
// 不要忘了也要将键值对提前到队头

2、思路

什么是 LRU 算法：就是一种缓存淘汰策略。

• 计算机的缓存容量有限，如果缓存满了就要删除一些内容，给新内容腾位置。但问题是，删除哪些内容呢？我们肯定希望删掉哪些没什么用的缓存，而把有用的数据继续留在缓存里，方便之后继续使用。那么，什么样的数据，我们判定为「有用的」的数据呢？
• LRU 缓存淘汰算法就是一种常用策略。LRU 的全称是 Least Recently Used，也就是说我们认为最近使用过的数据应该是是「有用的」，很久都没用过的数据应该是无用的，内存满了就优先删那些很久没用过的数据。

LRU 算法实际上是让你设计数据结构：

• 首先要接收一个 capacity 参数作为缓存的最大容量，然后实现两个 API，
• 一个是 put(key, val) 方法存入键值对，
• 另一个是 get(key) 方法获取 key 对应的 val，如果 key 不存在则返回 -1。

注意哦，get 和 put 方法必须都是 O(1) 的时间复杂度

分析：
哈希表查找快，但是数据无固定顺序；链表有顺序之分，插入删除快，但是查找慢。所以结合一下，形成一种新的数据结构：哈希链表。

• LRU 缓存算法的核心数据结构就是哈希链表，双向链表和哈希表的结合体。这个数据结构长这样：

“为什么必须要用双向链表”

• 因为我们需要删除操作。删除一个节点不光要得到该节点本身的指针，也需要操作其前驱节点的指针，而双向链表才能支持直接查找前驱，保证操作的时间复杂度
  O(1)。

既然哈希表中已经存了 key，为什么链表中还要存键值对呢，只存值不就行了？

• 当缓存容量已满，我们不仅仅要删除最后一个 Node 节点，还要把 map 中映射到该节点的 key 同时删除，而这个 key 只能由 Node 得到。如果 Node 结构中只存储 val，那么我们就无法得知 key 是什么，就无法删除 map 中的键，造成错误。

3、题解

1、get()操作：两种情况

• 访问的 key 不存在，return -1;
• key 存在，删除原有(key, value) 在 cache 中的位置，把 (k, v) 换到队头的新位置，更新map中的key对应的位置

  public int get(int key) 
        Node node = cache.get(key);
        if (node == null) 
            return -1;
        
        // 如果 key 存在，先通过哈希表定位，再移到头部
        moveToHead(node);
        return node.value;
    

1、push（k,v)操作：两种情况

• 1、key 已经存在缓存中，删除原有(key, value) 在 cache 中的位置，添加（k,v)在头部,更新map中的key对应的位置
• 2、key 不存在，判断 cache 是否已满可以细分为两种情况
  • cache 没满，cache添加（k,v)在头部,更新map中的key对应的位置
  • cache 已满，删除map中的cache对应的最后位置的元素，删除list尾部的键值对，cache添加（k,v)在头部,更新map中的key对应的位置

public void put(int key, int value) 
        Node oldNode = cache.get(key);
        if (oldNode == null) 
            Node newNode = new Node(key, value);
            cache.put(key, newNode);
            addToHead(newNode);
            size++;
            if (size > capacity) 
                Node res = removeTail();
                cache.remove(res.key);
                size--;
            
         else 
            oldNode.value = value;
            moveToHead(oldNode);
        
    

综合上述得到：

public class LRUCache 
    class DLinkedNode 
        int key;
        int value;
        DLinkedNode prev;
        DLinkedNode next;
        public DLinkedNode() 
        public DLinkedNode(int _key, int _value) key = _key; value = _value;
    

    private Map<Integer, DLinkedNode> cache = new HashMap<Integer, DLinkedNode>();
    private int size;
    private int capacity;
    private DLinkedNode head, tail;

    public LRUCache(int capacity) 
        this.size = 0;
        this.capacity = capacity;
        // 使用伪头部和伪尾部节点
        head = new DLinkedNode();
        tail = new DLinkedNode();
        head.next = tail;
        tail.prev = head;
    

    public int get(int key) 
        DLinkedNode node = cache.get(key);
        if (node == null) 
            return -1;
        
        // 如果 key 存在，先通过哈希表定位，再移到头部
        moveToHead(node);
        return node.value;
    

    public void put(int key, int value) 
        DLinkedNode node = cache.get(key);
        if (node == null) 
            // 如果 key 不存在，创建一个新的节点
            DLinkedNode newNode = new DLinkedNode(key, value);
            // 添加进哈希表
            cache.put(key, newNode);
            // 添加至双向链表的头部
            addToHead(newNode);
            ++size;
            if (size > capacity) 
                // 如果超出容量，删除双向链表的尾部节点
                DLinkedNode tail = removeTail();
                // 删除哈希表中对应的项
                cache.remove(tail.key);
                --size;
            
        
        else 
            // 如果 key 存在，先通过哈希表定位，再修改 value，并移到头部
            node.value = value;
            moveToHead(node);
        
    
	//节点添加到头部
    private void addToHead(DLinkedNode node) 
        node.prev = head;
        node.next = head.next;
        head.next.prev = node;
        head.next = node;
    
	//删除任意中间节点
    private void removeNode(DLinkedNode node) 
        node.prev.next = node.next;
        node.next.prev = node.prev;
    
	//移动节点到头部
    private void moveToHead(DLinkedNode node) 
        removeNode(node);
        addToHead(node);
    
	//删除任意节点，并且返回该节点
    private DLinkedNode removeTail() 
        DLinkedNode res = tail.prev;
        removeNode(res);
        return res;