LRU缓存机制(最近最久未使用)

前言：

因为面试要求当场撸LFU缓存结构设计题面试的时候没有写出来，所以这里做一个缓存算法集合。😭
1.FIFO（先进先出队列）
2.LRU(最近最久未使用)
3.LFU(最近最少使用)

题目：

leetcode_LRU
牛客_LRU
运用你所掌握的数据结构，设计和实现一个  LRU (最近最久未使用) 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。

要求：

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

解题思路：

最近最久未使用要用O(1)的复杂度去进行set和get操作，最先想到的就是用Hash表+双向链表的形式，双向链表维护一个最近使用的顺序，Hash用来定位。
双向链表：链表的首部.next表示最久未使用的，尾部.pre为最近刚刚使用的。
每次都把最近使用的放在链表尾部，若缓存满了需要移除一个元素的话，移除链表首部.next的元素即可。

代码

class LRUCache {
    //双向链表
    class DLinked{
        int key;
        int value;
        DLinked pre;
        DLinked next;
        
        DLinked(){}
        DLinked(int key,int value){this.key=key;this.value=value;}
    }
    //允许缓存的大小
    int capacity;
    //主要起定位作用
    Map<Integer,DLinked> map;
    //链表头部和尾部
    DLinked head;
    DLinked tail;
    //初始化
    public LRUCache(int capacity) {
        this.capacity=capacity;
        map= new HashMap<>();
        head=new DLinked();
        tail=new DLinked();
        head.next=tail;
        tail.pre=head;
    }
    
    public int get(int key) {
        //如果该元素存在
        DLinked d =  map.get(key);
        if(d==null)
        {
            //如果不存在
            return -1;
        }
        //移除元素当前在链表中的位置
        Remove(d);
        //将元素添加到链表尾部
        Add(d);
        return d.value;
    }
    
    public void put(int key, int value) {
        DLinked exist =  map.get(key);
        //如果该元素存在
        if(exist!=null){
            //更新value值
            exist.value=value;
            //移除元素当前在链表中的位置
            Remove(exist);
            //将元素添加到链表尾部
            Add(exist);
        }else{
            //该元素不存在
            DLinked d = new DLinked(key,value);
            //缓存已经满了
            if(capacity==map.size()){
                //删掉链表头部的元素
                map.remove(head.next.key);
                Remove(head.next);
            }
            map.put(key,d);
            Add(d);
        }
    }
    //添加到链表尾部pre
    public void Add(DLinked d){
        d.next=tail;
        d.pre=tail.pre;
        tail.pre.next=d;
        tail.pre=d;
    }
    //从链表中移除
    public void Remove(DLinked d){
        d.pre.next=d.next;
        d.next.pre=d.pre;
    }
}