本文主要是介绍LFU缓存（Leetcode460），希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
例题：
分析：
这道题可以用两个哈希表来实现，一个hash表（kvMap）用来存储节点，另一个hash表（freqMap）用来存储双向链表，链表的头节点代表最近使用的元素，离头节点越远的节点代表最近最少使用的节点。
注意：freqMap 的 key 为节点的使用频次。
下图是freqMap的结构：
这是kvMap： 它的key没有什么特殊含义，value是储存的节点
题目中调用get方法会增加元素的使用次数（freq），这时在freqMap中需要将该节点转移到对应的位置上（比如该节点使用了两次，那就把该节点转移到key为2的位置上去）
put方法分为两种情况：如果要添加的key不存在，说明是新元素，放到key为1的位置上，如果key存在，此时是修改操作，改变元素的value值，对应的频次+1，同样放到对应的位置上。
淘汰策略：要保证两个hash表中的节点数一致。
代码实现：
package leetcode;import java.util.HashMap;//设计LFU缓存
public class LFUCacheLeetcode460 {static class LFUCache {static class Node{Node prev;Node next;int key;int value;int freq = 1;public Node(){}public Node(int key, int value) {this.key = key;this.value = value;}}static class DoublyLinkedList{Node head;Node tail;int size;public DoublyLinkedList(){head = tail = new Node();head.next = tail;tail.prev = head;}//头部添加 head<->1<->2<->tail 添加3public void addFirst(Node node){Node oldFirst = head.next;oldFirst.prev = node;head.next = node;node.prev = head;node.next = oldFirst;size++;}//指定节点删除 head<->1<->2<->3<->tail 删除2public void remove(Node node){Node prev = node.prev;Node next = node.next;prev.next = next;next.prev = prev;size--;}//删除最后一个节点public Node removeLast(){Node last = tail.prev;remove(last);return last;}//判断双向链表是否为空public boolean isEmpty(){return size == 0;}}private HashMap<Integer,Node> kvMap = new HashMap<>();private HashMap<Integer,DoublyLinkedList> freqMap = new HashMap<>();private int capacity;private int minFreq = 1;public LFUCache(int capacity) {this.capacity = capacity;}/** 获取节点 不存在：返回 -1* 存在： 增加节点的使用频次，将其转移到频次+1的链表中* 判断旧节点所在的链表是否为空，更新最小频次minFreq* */public int get(int key) {if(!kvMap.containsKey(key)){return -1;}Node node = kvMap.get(key);//先删除旧节点DoublyLinkedList list = freqMap.get(node.freq);list.remove(node);//判断当前链表是否为空，为空可能需要更新最小频次if(list.isEmpty() && node.freq == minFreq){minFreq++;}node.freq++;//将新节点放入新位置，可能该频次对应的链表不存在，不存在需要创建freqMap.computeIfAbsent(node.freq, k -> new DoublyLinkedList()).addFirst(node);return node.value;}/** 更新* 将节点的value更新，增加节点的使用频次，将其转移到频次+1的链表中* 新增* 检查是否超过容量，若超过，淘汰minFreq链表的最后节点* 创建新节点，放入kvMap，并加入频次为 1 的双向链表* */public void put(int key, int value) {if(kvMap.containsKey(key)){ //更新Node node = kvMap.get(key);DoublyLinkedList list = freqMap.get(node.freq);list.remove(node);if(list.isEmpty() && node.freq == minFreq){minFreq++;}node.freq++;freqMap.computeIfAbsent(node.freq, k -> new DoublyLinkedList()).addFirst(node);node.value = value;}else{ //新增//先判断容量是否已满if(kvMap.size() == capacity){//执行淘汰策略Node node = freqMap.get(minFreq).removeLast();kvMap.remove(node.key);}Node node = new Node(key, value);kvMap.put(key, node);//加入频次为1的双向链表freqMap.computeIfAbsent(1, k -> new DoublyLinkedList()).addFirst(node);minFreq = 1;}}}public static void main(String[] args) {LFUCache cache = new LFUCache(2);cache.put(1, 1);cache.put(2, 2);System.out.println(cache.get(1)); // 1 freq=2cache.put(3, 3);System.out.println(cache.get(2)); // -1System.out.println(cache.get(3)); // 3 freq=2cache.put(4, 4);System.out.println(cache.get(1)); // -1System.out.println(cache.get(3)); // 3 freq=3System.out.println(cache.get(4)); // 4 freq=2}
}
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