LeetCode解题之十八:LRU

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了LeetCode解题之十八:LRU相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

题目

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 。
实现 LRUCache 类:

LRUCache(int capacity) 以正整数作为容量 capacity 初始化 LRU 缓存
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 。
void put(int key, int 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。

分析

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。Redis中的内存淘汰算法有应用。因此通过构建缓存列表来实现使用数据的前移。

解题

class LRUCache {
 
    private HashMap<Integer, Node> map;
    
    private DoubleList cache;
   
    private int cap;
    
    public LRUCache(int capacity) {
        this.cap = capacity;
        map = new HashMap<>();
        cache = new DoubleList();
    }
    
    public int get(int key) {
        if (!map.containsKey(key))
            return -1;
        int val = map.get(key).val;
     
        put(key, val);
        return val;
    }
    
    public void put(int key, int val) {
       
        Node x = new Node(key, val);
        
        if (map.containsKey(key)) {
           
            cache.remove(map.get(key));
            cache.addFirst(x);
         
            map.put(key, x);
        } else {
            if (cap == cache.size()) {
            
                Node last = cache.removeLast();
                map.remove(last.key);
            }
         
            cache.addFirst(x);
            map.put(key, x);
        }
    }
}

以上是关于LeetCode解题之十八:LRU的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

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