LRU Cache leetcode java

题目：

Design and implement a data structure for Least Recently Used (LRU) cache. It should support the following operations: get and set.

get(key) - Get the value (will always be positive) of the key if the key exists in the cache, otherwise return -1.
set(key, value) - Set or insert the value if the key is not already present. When the cache reached its capacity, it should invalidate the least recently used item before inserting a new item.

 

题解：

这道题是一个数据结构设计题，在leetcode里面就这么一道，还是挺经典的一道题，可以好好看看。

这道题要求设计实现LRU cache的数据结构，实现set和get功能。学习过操作系统的都应该知道，cache作为缓存可以帮助快速存取数据，但是确定是容量较小。这道题要求实现的cache类型是LRU，LRU的基本思想就是“最近用到的数据被重用的概率比较早用到的大的多”，是一种更加高效的cache类型。

解决这道题的方法是：双向链表+HashMap。

“为了能够快速删除最久没有访问的数据项和插入最新的数据项，我们将双向链表连接Cache中的数据项，并且保证链表维持数据项从最近访问到最旧访问的顺序。 每次数据项被查询到时，都将此数据项移动到链表头部（O(1)的时间复杂度）。这样，在进行过多次查找操作后，最近被使用过的内容就向链表的头移动，而没 有被使用的内容就向链表的后面移动。当需要替换时，链表最后的位置就是最近最少被使用的数据项，我们只需要将最新的数据项放在链表头部，当Cache满 时，淘汰链表最后的位置就是了。 ”

 “注： 对于双向链表的使用，基于两个考虑。

            首先是Cache中块的命中可能是随机的，和Load进来的顺序无关。

         其次，双向链表插入、删除很快，可以灵活的调整相互间的次序，时间复杂度为O(1)。”

解决了LRU的特性，现在考虑下算法的时间复杂度。为了能减少整个数据结构的时间复杂度，就要减少查找的时间复杂度，所以这里利用HashMap来做，这样时间苏咋读就是O(1)。

 所以对于本题来说：

get(key): 如果cache中不存在要get的值，返回-1；如果cache中存在要找的值，返回其值并将其在原链表中删除，然后将其作为头结点。

set(key,value)：当要set的key值已经存在，就更新其value， 将其在原链表中删除，然后将其作为头结点；当药set的key值不存在，就新建一个node，如果当前len<capacity,就将其加入hashmap中，并将其作为头结点，更新len长度，否则，删除链表最后一个node，再将其放入hashmap并作为头结点，但len不更新。

 

原则就是：对链表有访问，就要更新链表顺序。

代码如下：

 
   1      
  private HashMap<Integer, DoubleLinkedListNode> map  
  
 
   2         =  
  new HashMap<Integer, DoubleLinkedListNode>(); 
  
 
   3      
  private DoubleLinkedListNode head; 
  
 
   4      
  private DoubleLinkedListNode end; 
  
 
   5      
  private  
  int capacity; 
  
 
   6      
  private  
  int len; 
  
 
   7   
  
 
   8      
  public LRUCache( 
  int capacity) { 
  
 
   9          
  this.capacity = capacity; 
  
 
  10         len = 0; 
  
 
  11     } 
  
 
  12   
  
 
  13      
  public  
  int get( 
  int key) { 
  
 
  14          
  if (map.containsKey(key)) { 
  
 
  15             DoubleLinkedListNode latest = map.get(key); 
  
 
  16             removeNode(latest); 
  
 
  17             setHead(latest); 
  
 
  18              
  return latest.val; 
  
 
  19         }  
  else { 
  
 
  20              
  return -1; 
  
 
  21         } 
  
 
  22     } 
  
 
  23   
  
 
  24      
  public  
  void removeNode(DoubleLinkedListNode node) { 
  
 
  25         DoubleLinkedListNode cur = node; 
  
 
  26         DoubleLinkedListNode pre = cur.pre; 
  
 
  27         DoubleLinkedListNode post = cur.next; 
  
 
  28   
  
 
  29          
  if (pre !=  
  null) { 
  
 
  30             pre.next = post; 
  
 
  31         }  
  else { 
  
 
  32             head = post; 
  
 
  33         } 
  
 
  34   
  
 
  35          
  if (post !=  
  null) { 
  
 
  36             post.pre = pre; 
  
 
  37         }  
  else { 
  
 
  38             end = pre; 
  
 
  39         } 
  
 
  40     } 
  
 
  41   
  
 
  42      
  public  
  void setHead(DoubleLinkedListNode node) { 
  
 
  43         node.next = head; 
  
 
  44         node.pre =  
  null; 
  
 
  45          
  if (head !=  
  null) { 
  
 
  46             head.pre = node; 
  
 
  47         } 
  
 
  48   
  
 
  49         head = node; 
  
 
  50          
  if (end ==  
  null) { 
  
 
  51             end = node; 
  
 
  52         } 
  
 
  53     } 
  
 
  54   
  
 
  55      
  public  
  void set( 
  int key,  
  int value) { 
  
 
  56          
  if (map.containsKey(key)) { 
  
 
  57             DoubleLinkedListNode oldNode = map.get(key); 
  
 
  58             oldNode.val = value; 
  
 
  59             removeNode(oldNode); 
  
 
  60             setHead(oldNode); 
  
 
  61         }  
  else { 
  
 
  62             DoubleLinkedListNode newNode =  
  
 
  63                  
  new DoubleLinkedListNode(key, value); 
  
 
  64              
  if (len < capacity) { 
  
 
  65                 setHead(newNode); 
  
 
  66                 map.put(key, newNode); 
  
 
  67                 len++; 
  
 
  68             }  
  else { 
  
 
  69                 map.remove(end.key); 
  
 
  70                 end = end.pre; 
  
 
  71                  
  if (end !=  
  null) { 
  
 
  72                     end.next =  
  null; 
  
 
  73                 } 
  
 
  74   
  
 
  75                 setHead(newNode); 
  
 
  76                 map.put(key, newNode); 
  
 
  77             } 
  
 
  78         } 
  
 
  79     } 
  
 
  80 } 
  
 
  81   
  
 
  82  
  class DoubleLinkedListNode { 
  
 
  83      
  public  
  int val; 
  
 
  84      
  public  
  int key; 
  
 
  85      
  public DoubleLinkedListNode pre; 
  
 
  86      
  public DoubleLinkedListNode next; 
  
 
  87   
  
 
  88      
  public DoubleLinkedListNode( 
  int key,  
  int value) { 
  
 
  89         val = value; 
  
 
  90          
  this.key = key; 
  
 
  91     } 
 

 

 Reference：

1. http://blog.csdn.net/hexinuaa/article/details/6630384 （引号中字引自此处）
2. http://www.cnblogs.com/feiling/p/3426967.html
3. http://www.programcreek.com/2013/03/leetcode-lru-cache-java/ （代码参考）