leetcode146-LRU缓存机制

原题

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) - 如果密钥 (key) 存在于缓存中,则获取密钥的值(总是正数),否则返回 -1。
写入数据 put(key, value) - 如果密钥已经存在,则变更其数据值;如果密钥不存在,则插入该组「密钥/数据值」。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。

进阶:

你是否可以在 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);    // 该操作会使得密钥 2 作废
cache.get(2);       // 返回 -1 (未找到)
cache.put(4, 4);    // 该操作会使得密钥 1 作废
cache.get(1);       // 返回 -1 (未找到)
cache.get(3);       // 返回  3
cache.get(4);       // 返回  4

解法

思想

如果不限制 O(1) 时间复杂度,用链表就能完成了,但是限制时间复杂度就需要解决链表顺序访问的问题。

可以通过哈希表+链表解决,如果看过LinkedHashMap的源码就知道,LinkedHashMap本身就可以拓展成LRU缓存,这个我也在LinkedHashMap源码分析中提过。

代码

class LRUCache extends LinkedHashMap<Integer,Integer>{
    private int capacity;
    public LRUCache(int capacity) {
        // 初始大小设为1024,避免leetcode上执行扩容带来的时间损耗
        // 最后一个参数设为true,代表按访问顺序连接
        super(1024,0.75f,true);
        this.capacity = capacity;
    }

    // 重写该方法,可以在每一次添加元素后判断要不要移除队列首部的元素
    protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry eldest) {
        return size() > capacity;
    }

    public int get(int key) {
        return getOrDefault(key,-1);
    }

    public void put(int key, int value) {
        super.put(key,value);
    }
}

原创文章,作者:彭晨涛,如若转载,请注明出处:https://www.codetool.top/article/leetcode146-lru%e7%bc%93%e5%ad%98%e6%9c%ba%e5%88%b6/

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