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
提示:
1 <= capacity <= 3000
0 <= key <= 10000
0 <= value <= 105
- 最多调用
2 * 105
次get
和put
class LRUCache {
LinkedHashMap<Integer,Integer> map ;
int cap = -1;
public LRUCache(int capacity) {
map = new LinkedHashMap<Integer,Integer>(capacity);
cap = capacity;
}
public int get(int key) {
if(map.get(key)!=null){
makeRecently(key);
return map.get(key);
}else{
return -1;
}
}
public void put(int key, int value) {
if(map.get(key)!=null){
// 此种情况不需要删除元素
map.put(key,value);
makeRecently(key);
return;
}
if(map.size()>=cap){
int oldestKey = map.keySet().iterator().next();
map.remove(oldestKey);
}
map.put(key,value);
makeRecently(key);
}
private void makeRecently(int key){
int val = map.get(key);
map.remove(key);
map.put(key,val);
}
}
使用java的LinkedHashMap , 其底层的实现是双向链表 + Map
因此可以保证元素是有序的(按照插入的顺序 , 而TreeMap是按照一定的顺序排序)
注意这里LinkedHashMap 的API与Map是基本一致的, 因此我们在删除元素的时候需要通过 迭代器来进行删除
public class LinkedHashMap<K,V> extends HashMap<K,V> implements Map<K,V>{
}