LFU （最不经常使用算法）缓存

目标

LFU 算法是通过存储每个缓存使用的频率，在缓存容量满了之后，删除使用频率最少的缓存来给新的缓存留出空间。

如果多个缓存节点都拥有最少使用频率，则删除最久未使用的节点。

思路

我们会使用到两个 HashMap 以及一个HashLinkedList。

链表中的 Node 需要存储 key, value, frequency。一个 HashMap （frequencyTable）存储键值 frequency -> 链表, 另一个（cacheTable）存储键值 key -> Node。

定义一个 minFrequency 记录最少使用的频率。

具体操作

对于 get 操作，我们首先使用 key 来获取 cacheTable 中对应的 node:

1， 如果 key 不存在，则直接返回 null。

2， 如果 key 存在，我们直接从 node 所在的链表中移除该节点，从 node 中获取当前的 frequency 值并加1， 把该 node 插入到 frequency+1 对应的链表头部，判断是否需要更新minFrequency。

对于 put 操作，我们首先使用 key 来获取 cacheTable 中对应的 node:

1. 如果 key 不存在， 如果没有的话，相当于是新加入的缓存，如果缓存已经到达容量，通过 minFrequency 找到并删除最近最少使用的缓存，再进行插入。

2. 如果 key 存在，其实操作等价于 get(key) 操作，唯一的区别就是我们需要将当前的缓存里的值更新为 value。

实现

如果需要线程安全，只需在 get 和 put方法加上 synchronized 修饰符。

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

public class LFUCache {

    class CacheNode {
        K key;
        V value;
        int frequency;
        CacheNode(K key, V value, int frequency) {
            this.key = key;
            this.value = value;
            this.frequency = frequency;
        }
    }

    private Map> frequencyTable = new HashMap<>();
    private Map cacheTable = new HashMap<>();
    private int minFrequency;
    private int capacity;

    public LFUCache(int capacity) {
        this.capacity = capacity;
        this.minFrequency = 0;
    }

    public void put(K key, V value) {
        if (capacity <= 0) {
            return;
        }
        CacheNode node = cacheTable.get(key);
        if (node != null) {
            node.value = value;
            increaseFrequency(node);
        } else {
            if (cacheTable.size() == capacity) {
                removeMinFrequencyNode();
            }
            addNewCacheNode(key, value);
        }
    }

    public V get(K key) {
        if (capacity <= 0) {
            return null;
        }
        CacheNode node = cacheTable.get(key);
        if (node != null) {
            increaseFrequency(node);
            return node.value;
        }
        return null;
    }

    private void addNewCacheNode(K key, V value) {
        CacheNode newCacheNode = new CacheNode(key, value, 1);
        LinkedHashSet set = frequencyTable.computeIfAbsent(1, k -> new LinkedHashSet<>());
        set.add(newCacheNode);
        cacheTable.put(key, newCacheNode);
        minFrequency = 1;
    }

    private void removeMinFrequencyNode() {
        LinkedHashSet minFrequencySet = frequencyTable.get(minFrequency);
        CacheNode minFrequencyNode = minFrequencySet.iterator().next();
        cacheTable.remove(minFrequencyNode.key);
        minFrequencySet.remove(minFrequencyNode);
        if (minFrequencySet.size() == 0) {
            frequencyTable.remove(minFrequency);
        }
    }

    private void increaseFrequency(CacheNode node) {
        int of = node.frequency;
        LinkedHashSet set = frequencyTable.get(node.frequency);
        set.remove(node);
        if (set.isEmpty()) {
            frequencyTable.remove(of);
            if (of == minFrequency) {
                minFrequency++;
            }
        }
        int nf = node.frequency + 1;
        node.frequency++;
        LinkedHashSet newSet = frequencyTable.computeIfAbsent(nf, k -> new LinkedHashSet<>());
        newSet.add(node);
    }

}