LeetCode-146-|LeetCode-146- LRU 缓存机制 LeetCode-146-LRU缓存机制

LRU 缓存机制

【LeetCode-146-|LeetCode-146- LRU 缓存机制】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。
实现 LRUCache 类：

LRUCache(int capacity) 以正整数作为容量 capacity 初始化 LRU 缓存

int get(int key) 如果关键字 key 存在于缓存中，则返回关键字的值，否则返回 -1 。

void put(int key, int 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？
示例说明请见LeetCode官网。
来源：力扣（LeetCode）
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解法一：LinkedHashMap

因为允许使用已有的数据结构，LinkedHashMap就支持，所以直接继承LinkedHashMap即可，当然这是偷懒的做法，如果了解LinkedHashMap的实现的话，照着实现就可以了。

import java.util.LinkedHashMap; import java.util.Map; public class LeetCode_146 { public static void main(String[] args) { // 测试用例 LRUCache lRUCache = new LRUCache(2); lRUCache.put(1, 1); // 缓存是 {1=1} lRUCache.put(2, 2); // 缓存是 {1=1, 2=2} lRUCache.get(1); // 返回 1 lRUCache.put(3, 3); // 该操作会使得关键字 2 作废，缓存是 {1=1, 3=3} lRUCache.get(2); // 返回 -1 (未找到) lRUCache.put(4, 4); // 该操作会使得关键字 1 作废，缓存是 {4=4, 3=3} lRUCache.get(1); // 返回 -1 (未找到) lRUCache.get(3); // 返回 3 lRUCache.get(4); // 返回 4 } }class LRUCache extends LinkedHashMap { 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); }/** * 移除最久未使用的数据的条件：当缓存容量达到上线 * * @param eldest * @return */ @Override protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry eldest) { return size() > capacity; } }