Java实现LRU
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Java实现LRU

Created
Mar 1, 2022 07:18 AM
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算法
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LRU 缓存机制可以通过哈希表+双向链表实现,用一个哈希表和一个双向链表维护所有在缓存中的键值对。 • 双向链表按照被使用的顺序存储了这些键值对,靠近头部的键值对是最近使用的,而靠近尾部的键值对是最久未使用的。 • 哈希表即为普通的哈希映射(HashMap),通过缓存数据的键映射到其在双向链表中的位置。 这样以来,首先使用哈希表进行定位,找出缓存项在双向链表中的位置,随后将其移动到双向链表的头部,即可在 O(1)O(1) 的时间内完成 get 或者 put 操作。 作者:LeetCode-Solution 链接:https://leetcode-cn.com/problems/lru-cache/solution/lruhuan-cun-ji-zhi-by-leetcode-solution/ 来源:力扣(LeetCode)
 
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; } } private Map<Integer, DLinkedNode> cache = new HashMap<>(); // 最大容量 private int capacity; // 当前容量 private int size; // 伪节点 private DLinkedNode head, tail; public LRUCache(int capacity) { this.capacity = capacity; this.size = 0; this.head = new DLinkedNode(); this.tail = new DLinkedNode(); head.next = tail; tail.prev = head; } /** * 删除node */ private void removeNode(DLinkedNode node) { // 把前节点的next指向后节点 node.prev.next = node.next; // 把后节点的prev指向前节点 node.next.prev = node.prev; // 把当前节点的prev和next置空 node.prev = null; node.next = null; } /** * 把node添加到头部 */ private void addToHead(DLinkedNode node) { // 把node prev 与 next 挂到双链表上 node.prev = head; node.next = head.next; // 修改head的next为node this.head.next = node; // 修改后节点的prev为node node.next.prev = node; } /** * 把node移动到头部 */ private void moveToHead(DLinkedNode node) { removeNode(node); addToHead(node); } /** * 删除链表最后一个节点 */ private DLinkedNode removeTail() { DLinkedNode node = tail.prev; if (node == head) { return null; } removeNode(node); return node; } public int get(int key) { DLinkedNode node = cache.get(key); if (node == null) { return -1; } // 如果存在, 则移动到头部 moveToHead(node); return node.value; } public void put(int key, int value) { DLinkedNode node = cache.get(key); // 如果存在, 则修改value并移动到头部 if (node != null) { node.value = value; moveToHead(node); return; } // 如果不存在, 则新增node DLinkedNode newNode = new DLinkedNode(key, value); // 添加进hash表 cache.put(key, newNode); // 添加进链表 addToHead(newNode); size++; // 如果超出容量, 则删除尾部节点 if (size > capacity) { DLinkedNode tail = removeTail(); if (tail == null) { return; } // 删除hash表中node cache.remove(tail.key); size--; } } }