关于leetcode:leetcode-146-LRU-Cache-LRU-缓存-简单

一、题目粗心

请你设计并实现一个满足 LRU (最近起码应用) 缓存 束缚的数据结构。
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 曾经存在，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 最久未应用的关键字。

函数 get 和 put 必须以 O(1) 的均匀工夫复杂度运行。

示例：

输出

[“LRUCache”, “put”, “put”, “get”, “put”, “get”, “put”, “get”, “get”, “get”]

[[2], [1, 1], [2, 2], [1], [3, 3], [2], [4, 4], [1], [3], [4]]

输入

[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

提醒：

• 1 <= capacity <= 3000
• 0 <= key <= 10000
• 0 <= value <= 105
• 最多调用 2 * 105 次 get 和 put

起源：力扣（LeetCode）
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二、解题思路

LRU 是 Least Recently Used 的简写，是最近起码应用的意思。

这个缓存器次要实现两个办法，get 和 put。咱们用 List 来存储缓存数据，用 map 来存储 key 与 value 的映射，

实现 get 时，通过 map 取出以后值，并在 list 中将该值置为第 1 个

实现 put 时，分 2 种状况，第 1 种缓存中存在该 key，则在 map 中更新并在 list 中将该值置为第 1 个；第 2 种缓存中不存在该 key，这里先判断以后缓存是否已满，已满的话先删除最初一个元素，再将新的元素增加到第 1 个，代码如下：

三、解题办法

3.1 Java 实现

class LRUCache {
    Map<Integer, Pair> hash;
    List<Pair> cache;
    int size;

    public LRUCache(int capacity) {hash = new HashMap<>();
        cache = new ArrayList<>();
        this.size = capacity;
    }

    public int get(int key) {if (!hash.containsKey(key)) {return -1;}
        Pair pair = hash.get(key);
        cache.remove(pair);
        cache.add(0, pair);
        return pair.value;
    }

    public void put(int key, int value) {Pair newPair = new Pair(key, value);
        if (hash.containsKey(key)) {Pair oldPair = hash.get(key);
            cache.remove(oldPair);
            cache.add(0, newPair);
            hash.put(key, newPair);
            return;
        }

        if (cache.size() >= size) {Pair pair = cache.get(cache.size() - 1);
            cache.remove(pair);
            hash.remove(pair.key);
        }
        hash.put(key, newPair);
        cache.add(0, newPair);
    }

    class Pair{
        int key;
        int value;

        Pair(int key, int value) {
            this.key = key;
            this.value = value;
        }

        public void setValue(int value) {this.value = value;}
    }
}

四、总结小记

• 2022/10/14 一万小时实践还是很靠谱的