leetcode 题解 hot100 系列 146.LRU 缓存算法

146.LRU 缓存算法

题目：

请你设计并实现一个满足  LRU (最近最少使用) 缓存 约束的数据结构。
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 key 已经存在，则变更其数据值 value ；如果不存在，则向缓存中插入该组 key-value 。如果插入操作导致关键字数量超过 capacity ，则应该 逐出 最久未使用的关键字。
函数 get 和 put 必须以 O(1) 的平均时间复杂度运行。

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

思路：

使用 map 来模拟这个缓存的操作，一共有两个操作，put 和 get，操作过的数据从 map 中删除重新加入。

题解：

/**
 * @param {number} capacity
 */
var LRUCache = function(capacity) {
    // 缓存的长度
    this.cap = capacity
    // 使用哈希表
    this.cache = new Map()
};

/** 
 * @param {number} key
 * @return {number}
 */
LRUCache.prototype.get = function(key) {
    if(!this.cache.has(key)) {
        return -1
    }
    // 将 key 变为最近使用
    this.makeRecent(key)
    return this.cache.get(key)
};

/** 
 * @param {number} key 
 * @param {number} value
 * @return {void}
 */
LRUCache.prototype.put = function(key, value) {
    if (this.cache.has(key)) {
        // 修改 key 的值
        this.cache.set(key, value);
        // 将 key 变为最近使用
        this.makeRecent(key);
        return;
    }

    if (this.cache.size >= this.cap) {
        // 链表头部就是最久未使用的 key
        const oldestKey = this.cache.keys().next().value;
        this.cache.delete(oldestKey);
    }
    // 将新的 key 添加链表尾部
    this.cache.set(key, value);
};

LRUCache.prototype.makeRecent = function(key) {
    const val = this.cache.get(key)
    // 将 key 的位置放到队尾
    this.cache.delete(key)
    this.cache.set(key, val)
}