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  • LeetCode146-LRU缓存机制

    题目:

    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。

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

    思路1:

    class LRUCache {
    
        private int cacheSize;
        private LinkedHashMap<Integer,Integer> map;
    
        public LRUCache(int capacity) {
            this.cacheSize = capacity;
            map = new LinkedHashMap<>(cacheSize,0.75F,true){
        
            @Override 
            protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry<Integer,Integer> eldest){
                return size() > cacheSize;
            }
        };
       }
        
        public int get(int key) {
            return map.getOrDefault(key,-1);
        }
        
        public void put(int key, int value) {
            map.put(key,value);
        }
    }
    
    /**
     * Your LRUCache object will be instantiated and called as such:
     * LRUCache obj = new LRUCache(capacity);
     * int param_1 = obj.get(key);
     * obj.put(key,value);
     */
    

    思路2

    class LRUCache {
    
        private HashMap<Integer, Node> map;
        private int cacheSize;
        private LinkedNodeList cache;
    
        public LRUCache(int capacity) {
            this.cacheSize = capacity;
            map = new HashMap<>();
            cache = new LinkedNodeList();
        }
    
        public int get(int key) {
            if (!map.containsKey(key))
                return -1;
            Node res = map.get(key);
            cache.remove(res);
            cache.addFirst(res);
            return res.value;
        }
    
        public void put(int key, int value) {
            Node newnode = new Node(key, value);
            if (map.containsKey(key)) {
                cache.remove(map.get(key));
                cache.addFirst(newnode);
                map.put(key, newnode);
            } else {
                if (cacheSize == map.size()) {
                    Node lastnode = cache.removeLast();
                    map.remove(lastnode.key);
                }
                cache.addFirst(newnode);
                map.put(key, newnode);
            }
        }
    }
    
    class Node {
        int key;
        int value;
        Node prev;
        Node next;
        public Node() {
        }
        public Node(int k, int v) {
            this.key = k;
            this.value = v;
        }
    }
    class LinkedNodeList {
        Node head;
        Node tail;
        public LinkedNodeList() {
            head = new Node(0, 0);
            tail = new Node(0, 0);
            head.next = tail;
            tail.prev = head;
        }
        public void addFirst(Node n) {
            head.next.prev = n;
            n.next = head.next;
            n.prev = head;
            head.next = n;
        }
        public void remove(Node n) {
            n.prev.next = n.next;
            n.next.prev = n.prev;
        }
        public Node removeLast() {
            Node res = tail.prev;
            remove(res);
            return res;
        }
    }
    
    
    
    /**
     * Your LRUCache object will be instantiated and called as such:
     * LRUCache obj = new LRUCache(capacity);
     * int param_1 = obj.get(key);
     * obj.put(key,value);
     */
    
    
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