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写在前面

  最近想复习一下数据结构与算法相关的内容，找一些题来做一做。如有更好思路，欢迎指正。

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一、场景描述

  运用你所掌握的数据结构，设计和实现一个 LRU (Least Recently Used， 最近最少使用) 缓存机制。

它应该支持以下操作，获取数据 get 和 写入数据 put 。
1、获取数据 get(key)， 如果密钥 (key) 存在于缓存中，则获取密钥的值（总是正数），否则返回 -1。
2、写入数据 put(key, value)， 如果密钥不存在，则写入其数据值，
当缓存容量达到上限时，它应该在写入新数据之前删除最近最少使用的数据值，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：
LRUCache cache = new LRUCache(2);// 缓存容量cache.put(1, 1);
cache.put(2, 2);
cache.get(1);       // 返回  1
cache.put(3, 3);    // 该操作会使得密钥 2 作废
cache.get(2);       // 返回 -1 (未找到)
cache.put(4, 4);    // 该操作会使得密钥 1 作废
cache.get(1);       // 返回 -1 (未找到)
cache.get(3);       // 返回  3
cache.get(4);       // 返回  4

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二、具体步骤

1.环境说明

名称	说明
IntelliJ IDEA	2019.2

2.双向循环链表

以下简单画了个图，说下双向循环链表的基本结构。

3.代码

以下为Java版本实现：

/*** LRU* 双向循环链表实现** @author qiuxianbao* @date 2024/02/14* @since ace_1.4.0_20240109*/
public class Lc146_LRU {public static void main(String[] args) {LRUCache cache = new LRUCache(2);cache.put(1, 1);System.out.println(cache);  // LRUCache{capacity=2, cacheMap.size=1, cacheMap={1=ListNode{key=1, value=1}}, dummy=ListNode{key=null, value=null}}cache.put(2, 2);System.out.println(cache);  // LRUCache{capacity=2, cacheMap.size=2, cacheMap={1=ListNode{key=1, value=1}, 2=ListNode{key=2, value=2}}, dummy=ListNode{key=null, value=null}}System.out.println(cache.get(1));  // 返回 1cache.put(3, 3);    // 该操作会使得密钥 2 作废System.out.println(cache);  // LRUCache{capacity=2, cacheMap.size=2, cacheMap={1=ListNode{key=1, value=1}, 3=ListNode{key=3, value=3}}, dummy=ListNode{key=null, value=null}}System.out.println(cache.get(2)); // 返回 -1 (未找到)cache.put(4, 4);    // 该操作会使得密钥 1 作废System.out.println(cache);  // LRUCache{capacity=2, cacheMap.size=2, cacheMap={3=ListNode{key=3, value=3}, 4=ListNode{key=4, value=4}}, dummy=ListNode{key=null, value=null}}System.out.println(cache.get(1)); // 返回 -1 (未找到)System.out.println(cache.get(3)); // 返回  3System.out.println(cache.get(4)); // 返回  4}/*** 思路:* 有 key 有 value，那么这个结点的 data有 int key, int value* 同时要具备很容易找到 头部（每次添加或获取时需要移动的） 和 尾部（删除） 节点* 因此，选择双向循环链表** 为了减少查找，可以借助于Map当做缓存（快速获取元素），用于表示实际容器大小* 还需要有一个LRU的大小 capacity，用于和实际容器大小 cacheMap.size 比较** put操作*      key存在，则更新 value，放到头部*      否则，判断是否超过容量*            超过，先删除链表尾部元素，然后再新增，放到头部*            否则，新增，放到头部* get操作*      每次都更新当结点到链表头部** 不管是put，还是get，都保证头部都是最新的节点** 定义 capacity，用于初始化存储容量* 定义一个 map 用于记录元素，方便判断是否存在以及根据 key去获取节点* 定义一个 双向循环链表，方便获取链表头部/尾部元素，便于添加/删除** 定义构造函数，用于初始化数据包括dummy节点*/static class LRUCache {// LRU大小int capacity;// 缓存，方便获取元素, size 就是元素实际的大小Map<Integer, ListNode> cacheMap;// 双向循环链表// dummy.next就是 head 节点，dummy.prev就是 tail 节点private ListNode dummy;public LRUCache(int capacity) {this.capacity = capacity;this.cacheMap = new HashMap<>();// 空元素初始化this.dummy = new ListNode();this.dummy.prev = this.dummy;this.dummy.next = this.dummy;}/*** 放元素* 也移动到头部，空间不足时，从尾部删除（需要有一个删除操作）** @param k* @param val*/public void put(int k, int val) {ListNode existNode = cacheMap.get(k);if (existNode != null) {existNode.value = val;move2Head(existNode);} else {if (cacheMap.size() >= this.capacity) {// 删除尾部结点ListNode tail = dummy.prev;delete(tail);// 删除缓存cacheMap.remove(tail.key);}// 构建新节点，添加到头部ListNode listNode = new ListNode(k, val);add2Head(listNode);cacheMap.put(k, listNode);}}/*** 获取元素* 时时移动到头部** @param k* @return*/public int get(int k) {int result = -1;ListNode listNode = cacheMap.get(k);if (listNode != null) {result = listNode.value;move2Head(listNode);}return result;}/*** 移动到头部* 先删除，再添加** @param e*/private void move2Head(ListNode e) {delete(e);add2Head(e);}/*** 添加到头部** @param e*/private void add2Head(ListNode e) {ListNode head = dummy.next;e.next = head;head.prev = e;e.prev = dummy;dummy.next = e;}/*** 删除节点** @param e*/private void delete(ListNode e) {ListNode p = e.prev;ListNode n = e.next;p.next = n;n.prev = p;e.prev = null;e.next = null;}@Overridepublic String toString() {return "LRUCache{" +"capacity=" + capacity +", cacheMap.size=" + cacheMap.size() +", cacheMap=" + cacheMap +", dummy=" + dummy +'}';}/*** 双向循环链表结构*/class ListNode {// 数据Integer key;Integer value;// 前驱指针ListNode prev;// 后继指针ListNode next;public ListNode() {}public ListNode(Integer key, Integer value) {this.key = key;this.value = value;}@Overridepublic String toString() {return "ListNode{" +"key=" + key +", value=" + value +'}';}}}}

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