【算法】LRU 缓存

Quibbler 13天前 30

【算法】LRU 缓存


        每天一道算法题,LeetCode已经从国服100跌倒4257名了。再复习一波,记录经典算法。

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。


        LRU缓存工作中用的一定不少,不过都是现成的库,比如DiskLruCache。很少有人能手撸一个LRU缓存,看源码基本上也是走马观花了解一些。但LRU偏偏是拼多多、字节喜欢考察的算法类型。

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


        LRU 缓存机制可以通过哈希表辅以双向链表实现,用一个哈希表和一个双向链表维护所有在缓存中的键值对辅助完成:

class LRUCache {
	static class Node{
		int key = -1;
		int val = -1;
		Node pre = null;
		Node next = null;
		public Node(){
		}
		public Node(int key, int val){
			this.key = key;
			this.val = val;
		}
	}
	Node dummyHead;
	Node dummyTail;
	Map<Integer,Node> cache = new HashMap<>();
	private int capacity;
	private int size;
	public LRUCache(int capacity) {
		this.capacity = capacity;
		size = 0;
		dummyHead = new Node();
		dummyTail = new Node();
		dummyHead.next = dummyTail;
		dummyTail.pre = dummyHead;
	}
	
	public int get(int key) {
		if(!cache.containsKey(key)){
			return -1;
		}
		Node node = cache.get(key);
		unlink(node);
		addHead(node);
		return node.val;
	}
	
	public void put(int key, int value) {
		Node cur = new Node(key,value);
		if(cache.containsKey(key)){
			Node node = cache.get(key);
			node.val = value;
			unlink(node);
			addHead(cur);
		}else{
			if(size == capacity){
				addHead(cur);
				removeTail();
			}else{
				addHead(cur);
			}
		}
	}
	private void unlink(Node node){
		node.pre.next = node.next;
		node.next.pre = node.pre;
		--size;
	}
	private void addHead(Node node){
		node.next = dummyHead.next;
		dummyHead.next.pre = node;
		dummyHead.next = node;
		node.pre = dummyHead;
		++size;
		cache.put(node.key,node);
	}
	private void removeTail(){
		Node tail = dummyTail.pre;
		unlink(tail);
		cache.remove(tail.key);
	}
}


不忘初心的阿甘
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