JAVA程序设计：LRU缓存机制（LeetCode：146）

运用你所掌握的数据结构，设计和实现一个  LRU (最近最少使用) 缓存机制。它应该支持以下操作： 获取数据 get 和 写入数据 put 。

获取数据 get(key) - 如果密钥 (key) 存在于缓存中，则获取密钥的值（总是正数），否则返回 -1。
写入数据 put(key, value) - 如果密钥不存在，则写入其数据值。当缓存容量达到上限时，它应该在写入新数据之前删除最近最少使用的数据值，从而为新的数据值留出空间。

进阶:

你是否可以在 O(1) 时间复杂度内完成这两种操作？

示例:

LRUCache cache = new LRUCache( 2 /* 缓存容量 */ );

cache.put(1, 1);
cache.put(2, 2);
cache.get(1);       // 返回  1
cache.put(3, 3);    // 该操作会使得密钥 2 作废
cache.get(2);       // 返回 -1 (未找到)
cache.put(4, 4);    // 该操作会使得密钥 1 作废
cache.get(1);       // 返回 -1 (未找到)
cache.get(3);       // 返回  3
cache.get(4);       // 返回  4

方法一：采用java里自带的linkedhashmap

class LRUCache extends LinkedHashMap{

	private int capacity;
    public LRUCache(int capacity) {
        super(capacity,0.75F,true);
        this.capacity=capacity;
    }
    
    public int get(int key) {
        return super.getOrDefault(key, -1);
    }
    
    public void put(int key, int value) {
        super.put(key, value);
    }
    protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry eldest) {
        return size() > capacity; 
    }
}

方法二：哈希表+双向链表

import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.Deque;
import java.util.HashMap;
import java.util.HashSet;
import java.util.Hashtable;
import java.util.Iterator;
import java.util.LinkedHashMap;
import java.util.LinkedList;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.Queue;
import java.util.Scanner;
import java.util.Set;
import java.util.Stack;
import java.util.TreeSet;
       
class LRUCache{

	class DLinkedNode
	{
		int key;
		int value;
		DLinkedNode prev;
		DLinkedNode next;
	}
	
	private void addNode(DLinkedNode node)
	{
		node.prev=head;
		node.next=head.next;
		
		head.next.prev=node;
		head.next=node;
	}
	
	private void removeNode(DLinkedNode node)
	{
		DLinkedNode prev=node.prev;
		DLinkedNode next=node.next;
		
		prev.next=next;
		next.prev=prev;
	}
	
	private void moveToHead(DLinkedNode node)
	{
		removeNode(node);
		addNode(node);
	}
	
	private DLinkedNode popTail()
	{
		DLinkedNode res=tail.prev;
		removeNode(res);
		return res;
	}
	
	private int size;
	private int capacity;
	private DLinkedNode head,tail;
	private Hashtable cache=new Hashtable();
	
    public LRUCache(int capacity) {
    	this.size=0;
    	this.capacity=capacity;
    	
    	head=new DLinkedNode();
    	tail=new DLinkedNode();
    	
    	head.next=tail;
    	tail.prev=head;
    }
    
    public int get(int key) {
        DLinkedNode node=cache.get(key);
        if(node==null) return -1;
        
        moveToHead(node);
        
        return node.value;
    }
    
    public void put(int key, int value) {
        DLinkedNode node=cache.get(key);
        
        if(node==null)
        {
        	DLinkedNode newnode=new DLinkedNode();
        	newnode.key=key;
        	newnode.value=value;
        	
        	cache.put(key, newnode);
        	addNode(newnode);
        	
        	++size;
        	
        	if(size>capacity)
        	{
        		DLinkedNode tail=popTail();
        		cache.remove(tail.key);
        		--size;
        	}
        }
        else
        {
        	node.value=value;
        	moveToHead(node);
        }
    }
}