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程序员代码面试指南第二版 156.设计LRU缓存结构
题目描述
设计LRU缓存结构，该结构在构造时确定大小，假设大小为K，并有如下两个功能
set(key, value)：将记录(key, value)插入该结构
get(key)：返回key对应的value值
[要求]
set和get方法的时间复杂度为O(1)
某个key的set或get操作一旦发生，认为这个key的记录成了最常使用的。
当缓存的大小超过K时，移除最不经常使用的记录，即set或get最久远的。
输入描述:
第一行两个个整数N, K，表示操作数量以及缓存结构大小
接下来N行，第一行一个整数opt表示操作类型。
若opt=1，接下来两个整数x, y，表示set(x, y)
若opt=2，接下来一个整数x，表示get(x)，若x未出现过或已被移除，则返回-1
输出描述:
对于每个操作2，输出一个答案
示例1
输入
6 3
1 1 1
1 2 2
1 3 2
2 1
1 4 4
2 2
输出
1
-1
说明
第一次操作后：最常使用的记录为("1", 1)
第二次操作后：最常使用的记录为("2", 2)，("1", 1)变为最不常用的
第三次操作后：最常使用的记录为("3", 2)，("1", 1)还是最不常用的
第四次操作后：最常用的记录为("1", 1)，("2", 2)变为最不常用的
第五次操作后：大小超过了3，所以移除此时最不常使用的记录("2", 2)，加入记录("4", 4)，并且为最常使用的记录，然后("3", 2)变为最不常使用的记录
第一次做; 基础数据结构太重要!
/*
set和get方法的时间复杂度为O(1)
链表的set时间复杂度为O(1)
哈希表的get时间复杂度为O(1)
将链表和哈希表结合
为了在O(1)时间删除节点和挪动节点(更新状态), 要使用双向链表
*/
import java.util.Scanner;
import java.util.Map;
import java.util.HashMap;
public class Main{
public static void main(String[] args){
//定义双指针节点类, 为实现双向链表
class Node<V>{
int val;
Node last;
Node next;
Node(int val){
this.val = val;
}
}
//定义双向链表类; 实现三个功能:1)增加节点 2)删除头节点 3)将节点挪到链表末尾(有细节)
class DoubleLinkedList<V>{
Node<V> head;
Node<V> tail;
//1)增加节点; addNode后面要加泛型吗? 还是说类名加了泛型就可以了, 这里不用加?
//细节: 传给addNode的是现成的node, 千万不能在addNode内部创建节点
public void addNode(Node<V> node){
if(this.head==null){
this.head = node;
this.tail = node;
}
else{
this.tail.next = node;
node.last = this.tail;
this.tail = node;
}
}
//2)删除头结点
public Node<V> removeHead(){
//如果链表为空
if(this.head == null)
return null;
Node<V> curr = this.head;
//如果链表只有一个节点
if(this.head == this.tail){
this.head = null;
this.tail = null;
}
else{
this.head.next.last = null;
this.head = this.head.next;
//细节: 将原头结点的next指向null, 这样原头结点和链表就彻底没有联系了
curr.next = null;
}
return curr;
}
//3)将节点挪动到链表结尾; 挪动某个节点到最后说明链表中一定有这个节点, 也说明链表一定不为空! 细节: 按照node是否是tail分类讨论
public void moveNodeToTail(Node<V> node){
//如果node是tail, 不用执行操作
if(node==this.tail)
return;
//如果node是head
if(node==this.head){
this.head.next.last = null;
this.head = this.head.next;
}
//如果node是链表中间的某个节点
else{
node.last.next = node.next;
node.next.last = node.last;
}
this.tail.next = node;
node.last = this.tail;
node.next = null;
this.tail = node;
}
}
//定义LRUCache类; 需要哈希表记录key对应的val; 需要哈希表记录val对应的key; 需要实现两个功能:1)set(key,val) 2)get(key) 其中,2)可能需要删除LRUCache中最不常用的记录(双向链表的头结点);
//set(key, val)和get(key)伴随着将记录改成最常使用的状态的操作
class LRUCache{
private Map<Integer, Node<Integer>> keyNodeMap;
private Map<Node<Integer>, Integer> nodeKeyMap;
private int capacity;
//DoubleLinkedList的泛型是节点中V的类型,所以是V, 不是Node<V>
private DoubleLinkedList<Integer> nodeList;
LRUCache(int capacity){
keyNodeMap = new HashMap<>();
nodeKeyMap = new HashMap<>();
this.capacity = capacity;
nodeList = new DoubleLinkedList<Integer>();
}
//1)set(key, val)
public void put(int key, int val){
//如果LRUCache中有这个key
if(keyNodeMap.containsKey(key)){
Node<Integer> curr = keyNodeMap.get(key);
curr.val = val;
//将当前记录改成最常使用的状态
nodeList.moveNodeToTail(curr);
}
//如果LRUCache中没有这个key
else{
//如果缓存已满, 那么得先删掉最不常使用的记录
if(keyNodeMap.size() == this.capacity){
Node<Integer> head = nodeList.removeHead();
//更新哈希表
Integer keyTBD = nodeKeyMap.get(head);
nodeKeyMap.remove(head);
keyNodeMap.remove(keyTBD);
}
Node<Integer> node = new Node<>(val);
keyNodeMap.put(key, node);
nodeKeyMap.put(node, key);
nodeList.addNode(node);
}
}
//2)get(key)
public int get(Integer key){
//如果LRUCache中有这个key
if(keyNodeMap.containsKey(key)){
//将当前记录改成最常使用的状态
Node<Integer> curr = keyNodeMap.get(key);
nodeList.moveNodeToTail(curr);
return curr.val;
}
//如果LRUCahe中没有这个key
else{
return -1;
}
}
}
Scanner sc = new Scanner(System.in);
String s = sc.nextLine();
int n = Integer.parseInt(s.split(" ")[0]);
int k = Integer.parseInt(s.split(" ")[1]);
LRUCache cache = new LRUCache(k);
for(int i=0; i<n; i++){
s = sc.nextLine();
int opt = Integer.parseInt(s.split(" ")[0]);
switch(opt){
case 1:
int key = Integer.parseInt(s.split(" ")[1]);
int val = Integer.parseInt(s.split(" ")[2]);
cache.put(key, val);
break;
case 2:
int key2 = Integer.parseInt(s.split(" ")[1]);
int res = cache.get(key2);
System.out.println(res);
break;
}
}
}
}
