LRU缓存机制的实现

LRU缓存机制的实现

LRU代表最近最少使用，当用户添加数据时应在缓存中删除最久没被使用的数据项，具体要求可以参考leetcode

https://leetcode-cn.com/problems/lru-cache/

算法实现

1. 使用数组记录时间戳

用一个数组记录所有元素的使用时间戳，每当一个元素插入或查找时置为零，并将其他所有元素加1，查找、添加时间复杂度均为O(n)

2. 使用双向链表

链表的添加、删除时间复杂度均为O(1)，但是查找时间未O(n)，可以使用链表的特性将最近使用的节点移动到队首，这样便可以空间满时直接删除最后一个元素

还可以结合哈希表将查找复杂度优化为O(1)，每次查找的时候到hash表中找到对应节点，但是移动它需要知道其前驱节点，因此使用双向链表会比较方便

3. leecode上我的实现

class LRUCache {
    class Node {
        int key;
        int value;
        Node next;
        Node pre;
        public String toString() {
            return "key = "+key +"value = "+value; 
        }
    }
    Map<Integer, Node> table = new HashMap<>();
    int size = 0;
    int capacity;
    Node head;
    Node tail;
    public LRUCache(int capacity) {
        this.capacity = capacity;
    }
    private void refresh(Node node) {
        if(node != head) {
            Node pre = node.pre;
            pre.next = node.next;
            if(node != tail) {
                node.next.pre = pre;
            } else {
                tail = node.pre;
            }
            node.pre = null;
            node.next = head;
            head.pre = node;
            head = node;
        }
    }
    public int get(int key) {
        if(table.containsKey(key)) {
            Node node = table.get(key);
            refresh(node);
            return node.value;
        } else {
            return -1;
        }
    }
    
    public void put(int key, int value) {
        if(table.containsKey(key)) {
            Node node = table.get(key);
            node.value = value;
            refresh(node);
        } else {
            if(capacity <= size) {
                table.remove(tail.key);
                if(head == tail) {
                    head = null;
                    tail = null;
                } else {
                    tail = tail.pre;
                    tail.next = null;
                }
            } else {
                size++;
            }
            Node node = new Node();
            node.key = key;
            node.value = value;
            if(head != null) {
               node.next = head;
               head.pre = node;
            } else {
                tail = node;
            }
            head = node;
            table.put(key, node);
            head = node;
        }
    }
}