【算法训练】LeetCode#146 LRU 缓存
一、描述
146. LRU 缓存
请你设计并实现一个满足 LRU (最近最少使用) 缓存 约束的数据结构。
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key
已经存在,则变更其数据值value
;如果不存在,则向缓存中插入该组key-value
。如果插入操作导致关键字数量超过capacity
,则应该 逐出 最久未使用的关键字。
函数 get
和 put
必须以 O(1)
的平均时间复杂度运行。
示例:
输入
["LRUCache", "put", "put", "get", "put", "get", "put", "get", "get", "get"]
[[2], [1, 1], [2, 2], [1], [3, 3], [2], [4, 4], [1], [3], [4]]
输出
[null, null, null, 1, null, -1, null, -1, 3, 4]
解释
LRUCache lRUCache = new LRUCache(2);
lRUCache.put(1, 1); // 缓存是 {1=1}
lRUCache.put(2, 2); // 缓存是 {1=1, 2=2}
lRUCache.get(1); // 返回 1
lRUCache.put(3, 3); // 该操作会使得关键字 2 作废,缓存是 {1=1, 3=3}
lRUCache.get(2); // 返回 -1 (未找到)
lRUCache.put(4, 4); // 该操作会使得关键字 1 作废,缓存是 {4=4, 3=3}
lRUCache.get(1); // 返回 -1 (未找到)
lRUCache.get(3); // 返回 3
lRUCache.get(4); // 返回 4
二、思路
实现功能很容易,但是有时空复杂度的要求,所以打算双向链表+数组,get用数组,put改链表节点位置。
(真不容易啊,还真过了)
三、解题
public static class LRUCache {
public static class Node{
int key;
int value;
Node last;
Node next;
public Node(int k,int v){
key = k;
value = v;
last = null;
next = null;
}
public Node(int k,int v,Node l,Node n){
key = k;
value = v;
last = l;
next = n;
}
}
List<Node> arr = new ArrayList<>();
Node head = null;
Node tail = null;
int maxSize;
int curSize = 0;
public LRUCache(int capacity) {
maxSize = capacity;
for (int i = 0 ; i < 10001 ; i++){
arr.add(null); // 初始化
}
}
// 需要做两个操作,一个是拿到key对应的值,一个是将其放入tail
public int get(int key) {
Node node = arr.get(key);
if (node == null){
return -1;
}
if (curSize == 1){
return node.value;
}
if (node == head){
// 如果该节点是头节点,且有后续节点
head = node.next;
head.last = null;
} else if(node == tail){
return node.value;
} else {
// 不是头节点
node.last.next = node.next;
node.next.last = node.last;
}
// 作为新节点放在最后
node.last = tail;
node.next = null;
tail.next = node;
tail = tail.next;
arr.set(key,node);
return node.value;
}
public void put(int key, int value) {
Node node = null;
if (arr.get(key) != null){
// 对应的key有值,更新并移动节点到尾部
node = arr.get(key);
node.value = value; // 直接改
if (curSize == 1){
// 如果当前节点是唯一节点
return;
} else if (node == head){
// 如果该节点是头节点,且有后续节点
head = node.next;
head.last = null;
curSize--;
} else if(node == tail){
// 如果是尾节点
return;
} else {
// 不是头节点
node.last.next = node.next;
node.next.last = node.last;
node.last = null;
node.next = null;
curSize--;
}
} else {
node = new Node(key,value);
}
// 无论是否存在,此时node即为最新节点
if (curSize == 0){
// 如果是第一次调用
head = node;
tail = node;
} else {
node.last = tail;
tail.next = node;
tail = tail.next;
// 新插入节点永远在最后
}
arr.set(key,node);
curSize++;
if (curSize == maxSize+1){
// 溢出处理
arr.set(head.key,null); // 清空数组头节点
head = head.next; // 因为头节点一直存储最老的节点,所以直接右移
head.last = null;
curSize--;
}
}
}