LRU
LRU（Least recently used，最近最少使用）算法根据数据的历史访问记录来进行淘汰数据，其核心思想是“如果数据最近被访问过，那么将来被访问的几率也更高”。
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面试题 16.25. LRU 缓存
设计和构建一个“最近最少使用”缓存，该缓存会删除最近最少使用的项目。缓存应该从键映射到值(允许你插入和检索特定键对应的值)，并在初始化时指定最大容量。当缓存被填满时，它应该删除最近最少使用的项目。
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) - 如果密钥 (key) 存在于缓存中，则获取密钥的值（总是正数），否则返回 -1。
写入数据 put(key, value) - 如果密钥不存在，则写入其数据值。当缓存容量达到上限时，它应该在写入新数据之前删除最近最少使用的数据值，从而为新的数据值留出空间。
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); // 该操作会使得密钥 2 作废
cache.get(2); // 返回 -1 (未找到)
cache.put(4, 4); // 该操作会使得密钥 1 作废
cache.get(1); // 返回 -1 (未找到)
cache.get(3); // 返回 3
cache.get(4); // 返回 4
简单的实现可继承LinkedHashMap,
class LRUCache extends LinkedHashMap<Integer, Integer>{
private int capacity;
public LRUCache(int capacity) {
super(capacity, 0.75F, true);
this.capacity = capacity;
}
public int get(int key) {
return super.getOrDefault(key, -1);
}
public void put(int key, int value) {
super.put(key, value);
}
@Override
protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry<Integer, Integer> eldest) {
return size() > capacity;
}
}
下面介绍不使用java API的方法：哈希表辅以双向链表
class LRUCache {
//map容器 ，保存key对应的CacheNode，保证用O(1) 的时间获取到value
private Map<Integer,CacheNode> cacheMap = new HashMap<Integer,CacheNode>();
// 最大容量
private int capacity;
/**通过双向指针来保证数据的插入更新顺序，以及队尾淘汰机制*/
//头指针
private CacheNode head;
//尾指针
private CacheNode tail;
//容器大小
private int size;
private class CacheNode{
private int key;
private int value;
private CacheNode prev;
private CacheNode next;
public CacheNode(){}
public CacheNode(int key,int value){
this.key = key;
this.value = value;
}
}
/**初始化双向链表，容器大小*/
public LRUCache(int capacity) {
this.capacity = capacity;
head = new CacheNode();
tail = new CacheNode();
head.next = tail;
tail.prev = head;
}
public int get(int key) {
CacheNode node = cacheMap.get(key);
if (node == null){
return -1;
}
// node != null,返回node后需要把访问的node移动到双向链表头部
moveToHead(node);
return node.value;
}
public void put(int key, int value) {
CacheNode node = cacheMap.get(key);
if (node == null){
//缓存不存在就新建一个节点，放入Map以及双向链表的头部
CacheNode newNode = new CacheNode(key,value);
cacheMap.put(key, newNode);
addToHead(newNode);
size++;
//如果超出缓存容器大小，就移除队尾元素
if (size > capacity){
CacheNode removeNode = removeTail();
cacheMap.remove(removeNode.key);
size--;
}
} else {
//如果已经存在，就把node移动到头部。
node.value = value;
moveToHead(node);
}
}
/**移动节点到头部：
*1、删除节点
*2、把节点添加到头部
*/
private void moveToHead(CacheNode node){
removeNode(node);
addToHead(node);
}
/**
*移除队尾元素
*/
private CacheNode removeTail(){
CacheNode node = tail.prev;
removeNode(node);
return node;
}
private void removeNode(CacheNode node){
node.prev.next = node.next;
node.next.prev = node.prev;
}
/**链表操作，详细怎么操作，后续会出单独的章节讲解*/
private void addToHead(CacheNode node){
head.next.prev = node;
node.next = head.next;
head.next = node;
node.prev = head;
}
}
