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使用LinkedhashMap实现操作系统的LRU缓存算法

作者:互联网

最近在刷力扣的时候碰到的题,要求用O(1)的时间复杂度实现一个LRU算法,过程记录如下。

LinkedHashMap

 HashMap和双向链表合二为一即是LinkedHashMap。所谓LinkedHashMap,其落脚点在HashMap,因此更准确地说,它是一个将所有Entry节点链入一个双向链表的HashMap。由于LinkedHashMap是HashMap的子类,所以LinkedHashMap自然会拥有HashMap的所有特性。比如,LinkedHashMap的元素存取过程基本与HashMap基本类似,只是在细节实现上稍有不同。当然,这是由LinkedHashMap本身的特性所决定的,因为它额外维护了一个双向链表用于保持迭代顺序。
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LRU算法

Least Recently Used的缩写,即最近最少使用,是一种常用的页面置换算法。选择最近最久未使用的页面予以淘汰。该算法赋予每个页面一个访问字段,用来记录一个页面自上次被访问以来所经历的时间 t,当须淘汰一个页面时,选择现有页面中其 t 值最大的,即最近最少使用的页面予以淘汰。比如LRU共有两个空位,可以记录两个页面。当输入为2,3,1,4时,页面首先记录2,3,然后按照时间顺序,淘汰掉最久未使用的2,再输入1,依此类推。
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题解

题解如下:
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class LRUCache {
private int cap;
private Map<Integer, Integer> map = new LinkedHashMap<>();
public LRUCache(int capacity) {
this.cap = capacity;
}

public int get(int key) {
	if (map.keySet().contains(key)) {
		int value = map.get(key);
		map.remove(key);
                   // 保证每次查询后,都在末尾
		map.put(key, value);
		return value;
	}
	return -1;
}

public void put(int key, int value) {
	if (map.keySet().contains(key)) {
		map.remove(key);
	} else if (map.size() == cap) {
		Iterator<Map.Entry<Integer, Integer>> iterator = map.entrySet().iterator();
		iterator.next();
		iterator.remove();

		// int firstKey = map.entrySet().iterator().next().getValue();
		// map.remove(firstKey);
	}
	map.put(key, value);
}

}
`
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。
每次get完以后,都要put进去,保持get完的关键字在链表的起始位置,即最近使用的。
put函数有两个功能:

  1. 添加未使用过的记录
  2. 更新已保存,但最近使用过的记录
    首先判断是否已经使用过,即哈希表里是否存在记录,没有就写入记录,如果有就删除记录,这个过程中先判断哈希表是否已经满了,满了就先删除最远的记录,再进行写入。

标签:map,缓存,int,value,LRU,LinkedHashMap,key,LinkedhashMap,页面
来源: https://www.cnblogs.com/jianghanqed/p/15772044.html