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 。实现 LRUCache 类:
LRUCache(int capacity) 以正整数作为容量 capacity 初始化 LRU 缓存
int get(int key) 如果关键字 key 存在于缓存中,则返回关键字的值,否则返回 -1 。
void put(int key, int value) 如果关键字已经存在,则变更其数据值;如果关键字不存在,则插入该组「关键字-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久未使用的数据值,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:
输入
["LRUCache", "put", "put", "get", "put", "get", "put", "get", "get", "get"]
[[2], [1, 1], [2, 2], [1], [3, 3], [2], [4, 4], [1], [3], [4]]
输出
[null, null, null, 1, null, -1, null, -1, 3, 4]解释
LRUCache lRUCache = new LRUCache(2);
lRUCache.put(1, 1); // 缓存是 {1=1}
lRUCache.put(2, 2); // 缓存是 {1=1, 2=2}
lRUCache.get(1); // 返回 1
lRUCache.put(3, 3); // 该操作会使得关键字 2 作废,缓存是 {1=1, 3=3}
lRUCache.get(2); // 返回 -1 (未找到)
lRUCache.put(4, 4); // 该操作会使得关键字 1 作废,缓存是 {4=4, 3=3}
lRUCache.get(1); // 返回 -1 (未找到)
lRUCache.get(3); // 返回 3
lRUCache.get(4); // 返回 4
最近最少使用,首先想到的是用队列queue(先进先出),在放入缓存时,进队列;释放缓存时,删除队首。但是若key被访问时,应把key从前面移到最后,队列无法实现。
因此考虑再用一个map储存key及其对应的使用时间。每次将key放入缓存和访问key时,时间(num)增加,这样在释放缓存时,只需找到时间最早的即可。
执行用时:179 ms, 在所有 Java 提交中击败了5.02%的用户
内存消耗:47 MB, 在所有 Java 提交中击败了8.99%的用户
class LRUCache {
Map cookie = new HashMap(); //缓存
int length = 0;
Map times = new HashMap(); //记录每个key使用的先后顺序,越小,越早使用
int time = 0; //记录key使用的先后顺序
public LRUCache(int capacity) {
length = capacity;
}
public int get(int key) { //拿数据时,time++
if(cookie.containsKey(key)){
time++;
times.put(key,time);
return cookie.get(key);
}
return -1;
}
public void put(int key, int value) {
if(cookie.containsKey(key)||cookie.size()
使用LinkedHashMap,重写removeEldestEntry方法。
LinkedHashMap基本用法&使用实现简单缓存