面试算法-168-LRU 缓存

本文主要是介绍面试算法-168-LRU 缓存，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！

题目

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

解

class LRUCache {class Node {int key;int val;Node pre;Node next;public Node(int key, int val) {this.key = key;this.val = val;}}Map<Integer, Node> map;Node head;Node tail;int capacity;public LRUCache(int capacity) {this.map = new HashMap<>();this.head = new Node(-1, -1);this.tail = new Node(-1, -1);this.capacity = capacity;head.next = tail;tail.pre = head;}public int get(int key) {if (map.containsKey(key)) {Node node = map.get(key);delete(node);insert(node);return node.val;}return -1;}public void delete(Node node) {node.pre.next = node.next;node.next.pre = node.pre;}public void insert(Node node) {Node temp = head.next;head.next = node;node.pre = head;node.next = temp;temp.pre = node;}public void put(int key, int value) {if (map.containsKey(key)) {Node node = map.get(key);node.val = value;delete(node);insert(node);return;}if (map.size() >= capacity) {Node temp = tail.pre;delete(temp);map.remove(temp.key);}Node newNode = new Node(key, value);map.put(key, newNode);insert(newNode);return;}
}