Leetcode:LRU缓存机制

LRU（least recently used）

最后思路：使用了linkedhashMap这个数据结构，它本身可以按访问顺序排序并且将刚刚访问过的数据放在尾部。

class LRUCache {
    private int mCapacity;
    LinkedHashMap linkedHashMap;

    public LRUCache(int capacity) {
        mCapacity = capacity;
        linkedHashMap = new LinkedHashMap(capacity,0.75f,true){
            @Override
            protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry eldest) {
                return size()>mCapacity;
            }
        };
    }

    public int get(int key) {
        if(linkedHashMap.get(key) != null)
            return (int) linkedHashMap.get(key);
        return -1;
    }

    public void put(int key, int value) {
        linkedHashMap.put(key, value);
    }
}

之前几个思路：
1.使用队列（先进先出）：维护一个类似Handler里messageQueue（按执行时间从小到大）那样的队列，元素为Entry类型，不同的是这次队列的顺序按最近访问进行排序。便于插入新节点(队首)，但查询访问最差O(n)，移动元素耗时。
2.使用双向链表+HashMap：这样做在put和get的时候时间复杂度为O(1)。它的原理是这样的——结合两种数据结构的优点，map在查询数据时速度十分快O(1)所以用在get()操作很合适，双向链表在插入元素和删除元素的效率上都比较高，比起单链表，双向链表的优势就是删除不需要去找前一个，如果使用覆盖的话虽然也是O(1)时间复杂度，但无法释放空间内存。所以双向链表非常适合put()操作。最终，我们在put中以传入的velue作为hashmap的key,以Node类型为hashmap的value,传入的key作为Node的成员值。