首页 > 其他 > 详细

设计LRU缓存结构

时间:2021-08-13 10:03:58      阅读:23      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

描述

设计LRU(最近最少使用)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
1. set(key, value):将记录(key, value)插入该结构
2. get(key):返回key对应的value值
 
提示:
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,然后都会刷新缓存。
2.当缓存的大小超过K时,移除最不经常使用的记录。
3.输入一个二维数组与K,二维数组每一维有2个或者3个数字,第1个数字为opt,第2,3个数字为key,value
   若opt=1,接下来两个整数key, value,表示set(key, value)
   若opt=2,接下来一个整数key,表示get(key),若key未出现过或已被移除,则返回-1
   对于每个opt=2,输出一个答案
4.为了方便区分缓存里key与value,下面说明的缓存里key用""号包裹
 
进阶:你是否可以在O(1)的时间复杂度完成set和get操作

示例1

输入:
[[1,1,1],[1,2,2],[1,3,2],[2,1],[1,4,4],[2,2]],3
返回值:
[1,-1]
说明:
[1,1,1],第一个1表示opt=1,要set(1,1),即将(1,1)插入缓存,缓存是{"1"=1}
[1,2,2],第一个1表示opt=1,要set(2,2),即将(2,2)插入缓存,缓存是{"1"=1,"2"=2}
[1,3,2],第一个1表示opt=1,要set(3,2),即将(3,2)插入缓存,缓存是{"1"=1,"2"=2,"3"=2}
[2,1],第一个2表示opt=2,要get(1),返回是[1],因为get(1)操作,缓存更新,缓存是{"2"=2,"3"=2,"1"=1}
[1,4,4],第一个1表示opt=1,要set(4,4),即将(4,4)插入缓存,但是缓存已经达到最大容量3,移除最不经常使用的{"2"=2},插入{"4"=4},缓存是{"3"=2,"1"=1,"4"=4}
[2,2],第一个2表示opt=2,要get(2),查找不到,返回是[1,-1]  

示例2

输入:
[[1,1,1],[1,2,2],[2,1],[1,3,3],[2,2],[1,4,4],[2,1],[2,3],[2,4]],2
返回值:
[1,-1,-1,3,4]

 

 

 

import java.util.*;


public class Solution {
/**
* lru design
* @param operators int整型二维数组 the ops
* @param k int整型 the k
* @return int整型一维数组
*/
static class Node{
int key,value;
Node prev,next;
public Node(int key,int value){
this.key = key;
this.value = value;
}
}
private Map<Integer,Node> map = new HashMap<>();
private Node head = new Node(-1,-1);
private Node tail = new Node(-1,-1);
private int k;
public int[] LRU (int[][] operators, int k) {
// write code here
this.k = k;
head.next = tail;
tail.prev = head;
int len = (int) Arrays.stream(operators).filter(x->x[0]==2).count();
int[] ans = new int[len];
int cnt = 0;
for(int i=0;i<operators.length;i++){
if(operators[i][0] == 1){
set(operators[i][1],operators[i][2]);
}else{
ans[cnt++] = get(operators[i][1]);
}
}
return ans;
}

private void set(int key,int value){
if(get(key) > -1){
map.get(key).value = value;
}else{
if(map.size() == k){
int rk = tail.prev.key;
tail.prev.prev.next = tail;
tail.prev = tail.prev.prev;
map.remove(rk);
}
Node node = new Node(key,value);
map.put(key,node);
removeToHead(node);
}
return;
}

private int get(int key){
if(map.containsKey(key)){
Node node = map.get(key);
node.next.prev = node.prev;
node.prev.next = node.next;
//removetohead
removeToHead(node);
return node.value;
}
return -1;
}
public void removeToHead(Node node){
node.next = head.next;
head.next.prev = node;
head.next = node;
node.prev = head;
}


}

设计LRU缓存结构

原文:https://www.cnblogs.com/nuli/p/15135348.html

(0)
(0)
   
举报
评论 一句话评论(0
关于我们 - 联系我们 - 留言反馈 - 联系我们:wmxa8@hotmail.com
© 2014 bubuko.com 版权所有
打开技术之扣,分享程序人生!