题目描述

运用你所掌握的数据结构，设计和实现一个  LRU (最近最少使用) 缓存机制。它应该支持以下操作： 获取数据 get 和 写入数据 put 。

获取数据 get(key) - 如果关键字 (key) 存在于缓存中，则获取关键字的值（总是正数），否则返回 -1。 写入数据 put(key, value) - 如果关键字已经存在，则变更其数据值；如果关键字不存在，则插入该组「关键字/值」。当缓存容量达到上限时，它应该在写入新数据之前删除最久未使用的数据值，从而为新的数据值留出空间。

进阶:

你是否可以在 O(1) 时间复杂度内完成这两种操作？

 

示例:

LRUCache cache = new LRUCache( 2 /* 缓存容量 */ );

cache.put(1, 1);
cache.put(2, 2);
cache.get(1);       // 返回  1
cache.put(3, 3);    // 该操作会使得关键字 2 作废
cache.get(2);       // 返回 -1 (未找到)
cache.put(4, 4);    // 该操作会使得关键字 1 作废
cache.get(1);       // 返回 -1 (未找到)
cache.get(3);       // 返回  3
cache.get(4);       // 返回  4

链接：https://leetcode-cn.com/problems/lru-cache

题解

class LRUCache {
    class DoubleLinkedNode {
        public int key;
        public int value;
        public DoubleLinkedNode prev;
        public DoubleLinkedNode next;
        public DoubleLinkedNode() {}

        public DoubleLinkedNode(int key, int value) {
            this.key = key;
            this.value = value;
        }
    }

    private int capacity;
    private int size;
    private DoubleLinkedNode head;
    private DoubleLinkedNode tail;
    private Map<Integer, DoubleLinkedNode> map;

    public LRUCache(int capacity) {
        this.capacity = capacity;
        size = 0;
        head = new DoubleLinkedNode();
        tail = new DoubleLinkedNode();
        head.next = tail;
        tail.prev = head;
        map = new HashMap<>();
    }
    
    public int get(int key) {
        if(!map.containsKey(key)) {
            return -1;
        }
        DoubleLinkedNode node = map.get(key);
        addNodeToHead(node);
        return node.value;
    }
    
    public void put(int key, int value) {
        if(!map.containsKey(key)) {
            if(size == capacity) {
                deleteTailNode();
            } else {
                size++;
            }
            DoubleLinkedNode node = new DoubleLinkedNode(key, value);       
            addNodeToHead(node);  
            map.put(key, node);
        } else {
            DoubleLinkedNode node = map.get(key);
            addNodeToHead(node);
            node.value = value;
        }
    }

    private void addNodeToHead(DoubleLinkedNode node) {
        if(node.prev != null && node.next != null) {
            node.prev.next = node.next;
            node.next.prev = node.prev;
        }
        node.next = head.next;
        head.next = node;
        node.next.prev = node;
        node.prev = head;
    }

    private void deleteTailNode() {
        DoubleLinkedNode node = tail.prev;
        map.remove(node.key);
        tail.prev.prev.next = tail;
        tail.prev = tail.prev.prev;
    }
}

/**
 * Your LRUCache object will be instantiated and called as such:
 * LRUCache obj = new LRUCache(capacity);
 * int param_1 = obj.get(key);
 * obj.put(key,value);
 */

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