力扣 146. LRU 缓存

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

来源：力扣（LeetCode）
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方法1：哈希链表

• 如果每次默认从链表尾部添加元素，那么显然越靠尾部的元素就是最近使用的，越靠头部的元素就是最久未使用的。
• 对于某一个 key，可以通过哈希表快速定位到链表中的节点，从而取得对应 val。
• 链表显然是支持在任意位置快速插入和删除的，改改指针就行。只不过传统的链表无法按照索引快速访问某一个位置的元素，而这里借助哈希表，可以通过哈希表key 快速映射到任意一个链表节点，然后进行插入和删除。

Java实现

class LRUCache {
    int capacity;
    LinkedHashMap<Integer, Integer> cache = new LinkedHashMap<>();
    public LRUCache(int capacity) {
        this.capacity = capacity;
    }
    
    public int get(int key) {
        if (!cache.containsKey(key)) return -1;
        makeRecently(key);
        return cache.get(key);
    }
    
    public void put(int key, int value) {
        if (cache.containsKey(key)) {
            cache.put(key, value);
            makeRecently(key);
            return;
        }

        if (cache.size() >= capacity) {
            int oldestKey = cache.keySet().iterator().next();
            cache.remove(oldestKey);
        }
        cache.put(key, value);
    }

    private void makeRecently(int key) {
        int val = cache.get(key);
        cache.remove(key);
        cache.put(key, val);
    }
}
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