Leetcode: LRU Cache 解题报告
LRU Cache
get
and set
.get(key)
- Get the value (will always be positive) of the key if the key exists in the cache, otherwise return -1.set(key, value)
- Set or insert the value if the key is not already present. When the cache reached its capacity, it should invalidate the least recently used item before inserting a new item.
SOLUTION 1:
利用了JAVA 自带的LinkedHashMap ,其实这相当于作弊了,面试官不太可能会过。但是我们仍然可以练习一下如何使用LinkedHashMap.
同学们可以参考一下它的官方文档:
https://docs.oracle.com/javase/7/docs/api/java/util/LinkedHashMap.html#LinkedHashMap(int)
1. OverRide removeEldestEntry 函数,在Size达到最大值最,删除最长时间未访问的节点。
protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry eldest) {
return size() > capacity;
}
2. 在Get/ Set的时候,都更新节点,即删除之,再添加之,这样它会作为最新的节点加到双向链表中。
package Algorithms.hash; import java.util.LinkedHashMap;
import java.util.Map; public class LRUCache2 {
public static void main(String[] strs) {
LRUCache2 lrc2 = new LRUCache2();
lrc2.set(,);
lrc2.set(,);
lrc2.set(,);
lrc2.set(,); System.out.println(lrc2.get());
} LinkedHashMap<Integer, Integer> map;
int capacity; public LRUCache2(final int capacity) {
// create a map.
map = new LinkedHashMap<Integer, Integer>(capacity) {
/**
*
*/
private static final long serialVersionUID = 1L; protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry eldest) {
return size() > capacity;
}
};
this.capacity = capacity;
} public int get(int key) {
Integer ret = map.get(key);
if (ret == null) {
return -;
} else {
map.remove(key);
map.put(key, ret);
} return ret;
} public void set(int key, int value) {
map.remove(key);
map.put(key, value);
}
}
SOLUTION 2:
使用 HashMap+ 双向链表实现:
1. 如果需要移除老的节点,我们从头节点移除。
2. 如果某个节点被访问(SET/GET),将其移除并挂在双向链表的结尾。
3. 链表满了后,我们删除头节点。
4. 最近访问的节点在链尾。最久被访问的节点在链头。
package Algorithms.hash; import java.util.HashMap; public class LRUCache {
private class DLink {
DLink pre;
DLink next;
int val;
int key;
DLink(int key, int val) {
this.val = val;
this.key = key;
pre = null;
next = null;
}
} HashMap<Integer, DLink> map; DLink head;
DLink tail; int capacity; public void removeFist() {
removeNode(head.next);
} public void removeNode(DLink node) {
node.pre.next = node.next;
node.next.pre = node.pre;
} // add a node to the tail.
public void addToTail(DLink node) {
tail.pre.next = node; node.pre = tail.pre;
node.next = tail; tail.pre = node;
} public LRUCache(int capacity) {
map = new HashMap<Integer, DLink>(); // two dummy nodes. In that case, we can deal with them more conviencely.
head = new DLink(-1, -1);
tail = new DLink(-1, -1);
head.next = tail;
tail.pre = head; this.capacity = capacity;
} public int get(int key) {
if (map.get(key) == null) {
return -1;
} // update the node.
DLink node = map.get(key);
removeNode(node);
addToTail(node); return node.val;
} public void set(int key, int value) {
DLink node = map.get(key);
if (node == null) {
// create a node and add the key-node pair into the map.
node = new DLink(key, value);
map.put(key, node);
} else {
// update the value of the node.
node.val = value;
removeNode(node);
} addToTail(node); // if the LRU is full, just remove a node.
if (map.size() > capacity) {
map.remove(head.next.key);
removeFist();
}
}
}
请移步至主页君的GITHUB代码:
https://github.com/yuzhangcmu/LeetCode_algorithm/blob/master/hash/LRUCache.java
https://github.com/yuzhangcmu/LeetCode_algorithm/blob/master/hash/LRUCache2.java
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