力扣 - 146. LRU缓存机制

题目

146. LRU缓存机制java

思路

  • 利用双链表和HashMap来解题
  • 看到链表题目,咱们能够使用头尾结点能够更好进行链表操做和边界判断等
  • 还须要使用size变量来存储双链表的当前长度
  • 调用get,若是存在的话,咱们能够调用将在双链表中的结点经过修改指针移动到第一个;若是调用put,咱们先判断是否存在该结点,若是不存在,可直接将连接插入便可,同时size++,若是存在的话,先删除原来的结点,再将新结点push到头部便可

代码

class LRUCache {
    class Node {
        int key;
        int val;
        Node pre;
        Node next;

        public Node() {}

        public Node(int key, int val) {
            this.key = key;
            this.val = val;
        }
    }

    // 哈希表中的node和双链表的node是同一个结点
    private HashMap<Integer, Node> cache;
    private Node dummyHead;
    private Node dummyTail;
    private int size;
    private int capacity;

    public LRUCache(int capacity) {
        cache = new HashMap<>();
        dummyHead = new Node();
        dummyTail = new Node();
        dummyHead.next = dummyTail;
        dummyTail.pre = dummyHead;
        this.capacity = capacity;
        this.size = 0;
    }
    
    public int get(int key) {
        // 先获取看看结点存不存在
        Node node = cache.get(key);
        // 若是存在的话,将当前访问的结点移动到链表头,而且返回值
        if (node != null) {
            moveToHead(node);
            return node.val;
        }
        // 不存在的话就返回-1
        return -1;
    }
    
    public void put(int key, int value) {
        // 也是先看看结点是否存在
        Node node = cache.get(key);
        // 若是存在,那么要作的操做就是将结点移动到链表头,而后更新结点值便可
        if (node != null) {
            node.val = value;
            moveToHead(node);
        } else {
            // 若是不存在的话咱们就要建立新结点插入
            Node newNode = new Node(key, value);
            // 先添加到哈希表中
            cache.put(key, newNode);
            // 再添加到链表中
            addToHead(newNode);
            // 而且长度+1
            size++;
            // 由于咱们设定最大容量,咱们还要判断新put的结点后,容量是否超过了capacity,超过了话,删除最后一个结点,而且长度-1
            if (size > capacity) {
                Node tail = removeTail();
                cache.remove(tail.key);
                size--;
            }
        }
    }

    /**
    * 将node移动到最前面
    */
    private void moveToHead(Node node) {
        if (size > 0 && size <= capacity) {
            remove(node);
            addToHead(node);
        }
    }

    /**
    * 删除node结点
    */
    private void remove(Node node) {
        if (size > 0) {
            node.pre.next = node.next;
            node.next.pre = node.pre;
        }
    }

    /**
    * 删除最后一个结点
    */
    private Node removeTail() {
        if (size > 0) {
            Node node = dummyTail.pre;
            remove(node);
            return node;
        }
        return null;
    }

    /**
    * 添加新结点到第一位去
    */
    private void addToHead(Node node) {
        node.next = dummyHead.next;
        dummyHead.next = node;
        node.next.pre = node;
        node.pre = dummyHead;
    }
}

复杂度分析

  • 时间复杂度:\(O(1)\)
  • 空间复杂度:\(O(N)\),其中 N 为初始化的 capacity 容量
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