LeetCode上一道经典的面试题-O（1）实现LRU Cache
你遇到过这个题吗？
实现一个LRU Cache。要求查询和插入都在O(1) 时间内完成。
遇到过？很正常。
没遇到？早晚会遇到。（鬼脸）
这是LeetCode上一道十分经典的题目，也是非常火的面试题。
原题：
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.
根据操作系统所学：cache（缓存）可以帮助快速存取数据，但是容量小。
本题要求实现的是LRU cache，LRU的思想来自“最近用到的数据被重用的概率比最早用到的数据大的多”，是一种十分高效的cache。
解决本题的方法是：双向链表+HashMap。
注： HashMap O（1）大家都懂。
对于双向链表的使用，基于两个考虑。
首先，Cache中块的命中是随机的，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)。
新建数据类型Node节点，Key-Value值，并有指向前驱节点后后继节点的指针，构成双向链表的节点。
class Node {
int key;
int value;
Node pre;
Node next;
public Node(int key, int value) {
this.key = key;
this.value = value;
}
@Override
public String toString() {
return this.key + "-" + this.value + " ";
}
}
int capacity;
HashMap map = new HashMap();
Node head = null;
Node end = null;
public LRUCacheTest(int capacity) {
this.capacity = capacity;
} “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。 ”
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，这样时间复杂度就是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，然后将其插入作为头结点。
public int get(int key) {
if (map.containsKey(key)) {
Node n = map.get(key);
remove(n);
setHead(n);
printNodes("get");
return n.value;
}
printNodes("get");
return -1;
} set(key,value)：当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set的key值不存在，就新建一个node，如果当前len
public void set(int key, int value) {
if (map.containsKey(key)) {
Node old = map.get(key);
old.value = value;
remove(old);
setHead(old);
} else {
Node created = new Node(key, value);
if (map.size() >= capacity) {
map.remove(end.key);
remove(end);
setHead(created);
} else {
setHead(created);
}
map.put(key, created);
}
printNodes("set");
}原则就是：每当访问链表时都更新链表节点。
最后附上完整源代码及输出结果如下：import java.util.HashMap;
import java.util.Hashtable;
/*
* 权兴权意-2016.9.30
* 实现一个LRU Cache。要求查询和插入都在O(1) 时间内完成。双向链表+HashMap
*/
public class LRUCacheTest {
int capacity;
HashMap map = new HashMap();
Node head = null;
Node end = null;
public LRUCacheTest(int capacity) {
this.capacity = capacity;
}
public int get(int key) {
if (map.containsKey(key)) {
Node n = map.get(key);
remove(n);
setHead(n);
printNodes("get");
return n.value;
}
printNodes("get");
return -1;
}
public void remove(Node n) {
if (n.pre != null) {
n.pre.next = n.next;
} else {
head = n.next;
}
if (n.next != null) {
n.next.pre = n.pre;
} else {
end = n.pre;
}
}
public void setHead(Node n) {
n.next = head;
n.pre = null;
if (head != null)
head.pre = n;
head = n;
if (end == null)
end = head;
}
public void set(int key, int value) {
if (map.containsKey(key)) {
Node old = map.get(key);
old.value = value;
remove(old);
setHead(old);
} else {
Node created = new Node(key, value);
if (map.size() >= capacity) {
map.remove(end.key);
remove(end);
setHead(created);
} else {
setHead(created);
}
map.put(key, created);
}
printNodes("set");
}
public void printNodes(String explain) {
System.out.print(explain + ":" + head.toString());
Node node = head.next;
while (node != null) {
System.out.print(node.toString());
node = node.next;
}
System.out.println();
}
public static void main(String[] args) {
LRUCacheTest lruCacheTest = new LRUCacheTest(5);
lruCacheTest.set(1, 1);
lruCacheTest.set(2, 2);
lruCacheTest.set(3, 3);
lruCacheTest.set(4, 4);
lruCacheTest.set(5, 5);
System.out.println("lruCacheTest.get(1):" + lruCacheTest.get(1));
lruCacheTest.set(6, 6);
System.out.println("lruCacheTest.get(2):" + lruCacheTest.get(2));
}
}
class Node {
int key;
int value;
Node pre;
Node next;
public Node(int key, int value) {
this.key = key;
this.value = value;
}
@Override
public String toString() {
return this.key + "-" + this.value + " ";
}
} 输出结果：
set:1-1
set:2-2 1-1
set:3-3 2-2 1-1
set:4-4 3-3 2-2 1-1
set:5-5 4-4 3-3 2-2 1-1
get:1-1 5-5 4-4 3-3 2-2
lruCacheTest.get(1):1
set:6-6 1-1 5-5 4-4 3-3
get:6-6 1-1 5-5 4-4 3-3
lruCacheTest.get(2):-1