一、leetcode 题目

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?

来源:力扣(LeetCode)

链接:https://leetcode-cn.com/problems/lru-cache

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LRU 本身是一个操作系统的页面置换算法,least rencently used,也就是置换的时候置换掉那个最近使用的最少的,其实实现更加简化,使用一次就将它放到栈顶,移除的时候其实就是移除栈底的元素。

这个题目的重点在于要求 O(1) 时间复杂度,在对于 put 和 get 来说,O(1) 时间复杂度很容易想到 hashmap,但是对于 LRU 来说,需要元素有序,java 里提供了一个 linkedhashmap 类,源码的注释里就写了可以用来实现 cache。

class LRUCache {
int capacity;
LinkedHashMap<Integer, Integer> cache; public LRUCache(int capacity) {
this.capacity = capacity;
cache = new LinkedHashMap<Integer, Integer>(capacity, 0.75f, true){
@Override
protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry<Integer, Integer> eldest) {
return cache.size() > capacity;
}
};
} public int get(int key) {
return cache.getOrDefault(key, -1);
} public void put(int key, int value) {
cache.put(key, value);
}
} /**
* Your LRUCache object will be instantiated and called as such:
* LRUCache obj = new LRUCache(capacity);
* int param_1 = obj.get(key);
* obj.put(key,value);
*/

二、LinkedHashMap源码

基本思路就是 HashMap + 双向链表,在 Map 的基础上作出有序。放上一篇博客参考:

https://www.jianshu.com/p/8f4f58b4b8ab

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