146. LRU 缓存机制
难度中等1299
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。
进阶：你是否可以在 O(1) 时间复杂度内完成这两种操作？
LRU模板代码
代码语言：javascript复制public class LRUCache {
class DLinkedNode {
int key;
int value;
DLinkedNode prev;
DLinkedNode next;
public DLinkedNode() {
}
public DLinkedNode(int key, int value) {
this.key = key;
this.value = value;
}
}
//缓存映射表
private Map<Integer, DLinkedNode> cache = new HashMap<>();
private int size;
private int capacity;
private DLinkedNode head, tail;
public LRUCache(int capacity) {
this.size = 0;
this.capacity = capacity;
//使用伪头部和伪尾部
head = new DLinkedNode();
tail = new DLinkedNode();
head.next = tail;
tail.prev = head;
}
public int get(int key) {
DLinkedNode node = cache.get(key);
if (node == null) {
return -1;
}
// 如果 key 存在，先通过哈希表定位，再移到头部
moveToHead(node);
return node.value;
}
public void put(int key, int value) {
DLinkedNode node = cache.get(key);
if (node == null) {
//如果key不存在 创建一个新的节点
DLinkedNode newNode = new DLinkedNode(key, value);
//添加进哈希表
cache.put(key, newNode);
//添加到双向链表的头部
addToHead(newNode);
size;
if (size > capacity) {
// 如果超出容量，删除双向链表的尾部节点
DLinkedNode tail = removeTail();
// 删除哈希表中对应的项
cache.remove(tail.key);
--size;
}
} else {
//如果key存在的 先通过定位哈希表位置 咋修改value 并移动到头部
moveToHead(node);
node.value = value;
}
}
private void moveToHead(DLinkedNode node) {
removeNode(node);
addToHead(node);
}
private DLinkedNode removeTail() {
DLinkedNode res = tail.prev;
removeNode(res);
return res;
}
private void removeNode(DLinkedNode node) {
node.prev.next = node.next;
node.next.prev = node.prev;
}
private void addToHead(DLinkedNode node) {
node.prev = head;
node.next = head.next;
head.next.prev = node;
head.next = node;
}
}
