LRU Cache leetcode java

题目：

Design and implement a data structure for Least Recently Used (LRU) cache. It should support the following operations: get and set.

get(key) - Get the value (will always be positive) of the key if the key exists in the cache, otherwise return -1.
set(key, value) - Set or insert the value if the key is not already present. When the cache reached its capacity, it should invalidate the least recently used item before inserting a new item.

 

题解：

这道题是一个数据结构设计题，在leetcode里面就这么一道，还是挺经典的一道题，可以好好看看。

这道题要求设计实现LRU cache的数据结构，实现set和get功能。学习过操作系统的都应该知道，cache作为缓存可以帮助快速存取数据，但是确定是容量较小。这道题要求实现的cache类型是LRU，LRU的基本思想就是“最近用到的数据被重用的概率比较早用到的大的多”，是一种更加高效的cache类型。

解决这道题的方法是：双向链表+HashMap。

“为了能够快速删除最久没有访问的数据项和插入最新的数据项，我们将双向链表连接Cache中的数据项，并且保证链表维持数据项从最近访问到最旧访问的顺序。 每次数据项被查询到时，都将此数据项移动到链表头部（O(1)的时间复杂度）。这样，在进行过多次查找操作后，最近被使用过的内容就向链表的头移动，而没 有被使用的内容就向链表的后面移动。当需要替换时，链表最后的位置就是最近最少被使用的数据项，我们只需要将最新的数据项放在链表头部，当Cache满 时，淘汰链表最后的位置就是了。 ”

 “注： 对于双向链表的使用，基于两个考虑。

            首先是Cache中块的命中可能是随机的，和Load进来的顺序无关。

         其次，双向链表插入、删除很快，可以灵活的调整相互间的次序，时间复杂度为O(1)。”

解决了LRU的特性，现在考虑下算法的时间复杂度。为了能减少整个数据结构的时间复杂度，就要减少查找的时间复杂度，所以这里利用HashMap来做，这样时间苏咋读就是O(1)。

 所以对于本题来说：

get(key): 如果cache中不存在要get的值，返回-1；如果cache中存在要找的值，返回其值并将其在原链表中删除，然后将其作为头结点。

set(key,value)：当要set的key值已经存在，就更新其value， 将其在原链表中删除，然后将其作为头结点；当药set的key值不存在，就新建一个node，如果当前len<capacity,就将其加入hashmap中，并将其作为头结点，更新len长度，否则，删除链表最后一个node，再将其放入hashmap并作为头结点，但len不更新。

 

原则就是：对链表有访问，就要更新链表顺序。

代码如下：

 1      private HashMap<Integer, DoubleLinkedListNode> map 
 2         =  new HashMap<Integer, DoubleLinkedListNode>();
 3      private DoubleLinkedListNode head;
 4      private DoubleLinkedListNode end;
 5      private  int capacity;
 6      private  int len;
 7  
 8      public LRUCache( int capacity) {
 9          this.capacity = capacity;
10         len = 0;
11     }
12  
13      public  int get( int key) {
14          if (map.containsKey(key)) {
15             DoubleLinkedListNode latest = map.get(key);
16             removeNode(latest);
17             setHead(latest);
18              return latest.val;
19         }  else {
20              return -1;
21         }
22     }
23  
24      public  void removeNode(DoubleLinkedListNode node) {
25         DoubleLinkedListNode cur = node;
26         DoubleLinkedListNode pre = cur.pre;
27         DoubleLinkedListNode post = cur.next;
28  
29          if (pre !=  null) {
30             pre.next = post;
31         }  else {
32             head = post;
33         }
34  
35          if (post !=  null) {
36             post.pre = pre;
37         }  else {
38             end = pre;
39         }
40     }
41  
42      public  void setHead(DoubleLinkedListNode node) {
43         node.next = head;
44         node.pre =  null;
45          if (head !=  null) {
46             head.pre = node;
47         }
48  
49         head = node;
50          if (end ==  null) {
51             end = node;
52         }
53     }
54  
55      public  void set( int key,  int value) {
56          if (map.containsKey(key)) {
57             DoubleLinkedListNode oldNode = map.get(key);
58             oldNode.val = value;
59             removeNode(oldNode);
60             setHead(oldNode);
61         }  else {
62             DoubleLinkedListNode newNode = 
63                  new DoubleLinkedListNode(key, value);
64              if (len < capacity) {
65                 setHead(newNode);
66                 map.put(key, newNode);
67                 len++;
68             }  else {
69                 map.remove(end.key);
70                 end = end.pre;
71                  if (end !=  null) {
72                     end.next =  null;
73                 }
74  
75                 setHead(newNode);
76                 map.put(key, newNode);
77             }
78         }
79     }
80 }
81  
82  class DoubleLinkedListNode {
83      public  int val;
84      public  int key;
85      public DoubleLinkedListNode pre;
86      public DoubleLinkedListNode next;
87  
88      public DoubleLinkedListNode( int key,  int value) {
89         val = value;
90          this.key = key;
91     }

 

 Reference：

1. http://blog.csdn.net/hexinuaa/article/details/6630384 （引号中字引自此处）
2. http://www.cnblogs.com/feiling/p/3426967.html
3. http://www.programcreek.com/2013/03/leetcode-lru-cache-java/ （代码参考）