leetcode 146 Solution

代码解析

package com.demo.s146;

import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

/**
 * LRU 缓存
 * 请你设计并实现一个满足  LRU (最近最少使用) 缓存 约束的数据结构。
 * 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 已经存在，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 最久未使用的关键字。
 * 函数 get 和 put 必须以 O(1) 的平均时间复杂度运行。
 *
 *
 *
 * 来源：力扣（LeetCode）
 * 链接：https://leetcode.cn/problems/lru-cache
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 */
class LRUCache {

    //LRU队列中的元素定义 双向链表存储 方便随机访问 删除 添加操作
    class DLinkedNode {
        //缓存key
        int key;
        //缓存值
        int value;
        //队列前一个节点
        DLinkedNode prev;
        //队列后一个节点
        DLinkedNode next;
        public DLinkedNode() {}
        public DLinkedNode(int _key, int _value) {key = _key; value = _value;}
    }
    //LRU缓存map<缓存的值, 缓存的元素>
    private Map<Integer, DLinkedNode> cache = new HashMap<Integer, DLinkedNode>();
    //缓存大小
    private int size;
    //缓存容量
    private int capacity;
    //头结点 尾节点
    private DLinkedNode head, tail;
    //缓存初始化
    public LRUCache(int capacity) {
        this.size = 0;
        this.capacity = capacity;
        //使用伪头部和伪尾部节点 方便尾部查询，头部删除
        head = new DLinkedNode();
        tail = new DLinkedNode();
        head.next = tail;
        tail.prev = head;
    }
    //查询缓存
    public int get(int key) {
        //先从map中取
        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， 头插尾删。
        moveToHead(node);
        return node.value;
    }

    //存入数据
    public void put(int key, int value) {
        //先从map中取
        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);
            // 添加至双向链表的头部
            addToHead(newNode);
            //记录元素个数
            ++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，先通过哈希表定位，再修改 value，并移到头部
            node.value = value;
            moveToHead(node);
        }
    }

    /**
     *头插
     */
    private void addToHead(DLinkedNode node) {
        node.prev = head;
        node.next = head.next;
        head.next.prev = node;
        head.next = node;
    }
    /**
     * 删除节点
     */
    private void removeNode(DLinkedNode node) {
        node.prev.next = node.next;
        node.next.prev = node.prev;
    }

    /**
     * 删除该节点
     * 并把该节点移动到头部
     */
    private void moveToHead(DLinkedNode node) {
        removeNode(node);
        addToHead(node);
    }

    /**
     * 删除尾部节点
     */
    private DLinkedNode removeTail() {
        DLinkedNode res = tail.prev;
        removeNode(res);
        return res;
    }

}
public class Solution {

}