🔄Update: LRU 缓存

链表/14. LRU 缓存.md

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+# LRU 缓存
+
+## 题目
+
+请你设计并实现一个满足  LRU (最近最少使用) 缓存 约束的数据结构。
+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 key 已经存在，则变更其数据值 value ；如果不存在，则向缓存中插入该组 key-value 。如果插入操作导致关键字数量超过 capacity ，则应该 逐出 最久未使用的关键字。
+函数 get 和 put 必须以 O(1) 的平均时间复杂度运行。
+
+ 
+
+示例：
+
+输入
+["LRUCache", "put", "put", "get", "put", "get", "put", "get", "get", "get"]
+[[2], [1, 1], [2, 2], [1], [3, 3], [2], [4, 4], [1], [3], [4]]
+输出
+[null, null, null, 1, null, -1, null, -1, 3, 4]
+
+解释
+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
+ 
+
+提示：
+
+1 <= capacity <= 3000
+0 <= key <= 10000
+0 <= value <= 105
+最多调用 2 * 105 次 get 和 put
+
+## 分析
+
+- 核心数据结构
+  - ListNode
+    - prev
+    - next
+    - ind
+    - val
+  - HashMap<Integer, ListNode>
+    - ind
+    - ListNode
+  - 链表
+    - head
+    - tail
+- 核心字段
+  - size
+    - 当前大小
+  - cap
+    - 最大容量
+
+## 代码
+
+```java
+class LRUCache {
+
+    // Init 1: ListNode
+    class ListNode {
+        int key;
+        int val;
+        ListNode next;
+        ListNode prev;
+
+        public ListNode () { }
+        public ListNode (int key, int val) {
+            this.key = key;
+            this.val = val;
+        }
+    }
+
+    ListNode dummyHead = new ListNode(0, 0);
+    ListNode dummyTail = new ListNode(0, 0);
+    
+    
+
+    // Init 2: HashMap
+    Map<Integer, ListNode> map = new HashMap<>();
+    
+    // Init 3: Other
+    private int size;
+    private int cap;
+
+    public LRUCache(int capacity) {
+        this.cap = capacity;
+        this.size = 0;
+        dummyHead.next = dummyTail;
+        dummyTail.prev = dummyHead;
+    }
+    
+    public int get(int key) {
+        ListNode node = map.get(key);
+        if (node == null) {
+            return -1;
+        }
+        // Operation: Change Loc
+        moveToHead(node);
+        return node.val;
+    }
+    
+    public void put(int key, int value) {
+        ListNode node = map.get(key);
+        if (node == null) {
+            ListNode newNode = new ListNode(key, value);
+            addToHead(newNode);
+            map.put(key, newNode);
+            size++;
+            if (size > cap) {
+                ListNode tail = removeTail();
+                map.remove(tail.key);
+                size--;
+            }
+        } else {
+            node.val = value;
+            moveToHead(node);
+        }
+    }
+
+    // Typical Methods
+    // 1. addToHead
+    private void addToHead(ListNode node) {
+        node.next = dummyHead.next;
+        node.prev = dummyHead;
+        dummyHead.next.prev = node;
+        dummyHead.next = node;
+
+    }
+    // 2. removeNode
+    private void removeNode(ListNode node) {
+        node.prev.next = node.next;
+        node.next.prev = node.prev;
+    }
+    // 3. moveToHead
+    private void moveToHead(ListNode node) {
+        removeNode(node);
+        addToHead(node);
+    }
+    // 4. removeTail
+    private ListNode removeTail() {
+        ListNode res = dummyTail.prev;
+        removeNode(res);
+        return res;
+    }
+}
+
+/**
+ * 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);
+ */
+```