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package pp.arithmetic.leetcode;
import java.util.LinkedHashMap;
/**
* Created by wangpeng on 2019-03-07.
* 146. LRU缓存机制
* <p>
* 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。它应该支持以下操作： 获取数据 get 和 写入数据 put 。
* <p>
* 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。
* <p>
* 进阶:
* <p>
* 你是否可以在 O(1) 时间复杂度内完成这两种操作？
* <p>
* 示例:
* <p>
* LRUCache cache = new LRUCache( 2 );
* <p>
* 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
*
* @see <a href="https://leetcode-cn.com/problems/lru-cache/">lru-cache</a>
*/
public class _146_LRUCache {
public static void main(String[] args) {
LRUCache cache = new LRUCache(2);
cache.put(1, 1);
cache.put(2, 2);
System.out.println(cache.get(1)); // 返回 1
cache.put(3, 3); // 该操作会使得密钥 2 作废
System.out.println(cache.get(2)); // 返回 -1 (未找到)
cache.put(4, 4); // 该操作会使得密钥 1 作废
System.out.println(cache.get(1)); // 返回 -1 (未找到)
System.out.println(cache.get(3)); // 返回 3
System.out.println(cache.get(4)); // 返回 4
}
public static class LRUCache {
private LinkedHashMap<Integer, Integer> map;
private int max;
private int cur;
public LRUCache(int capacity) {
max = capacity;
this.map = new LinkedHashMap(0, 0.75f, true);
}
public int get(int key) {
Integer integer = map.get(key);
if (integer == null) {
return -1;
}
return integer;
}
public void put(int key, int value) {
Integer put = map.put(key, value);
cur++;
if (put != null) {
cur--;
}
if (cur > max) {
//删除最不常用的那个
Integer elder = getElder();
if (elder != null) {
map.remove(elder);
cur--;
}
}
}
private Integer getElder() {
return map.entrySet().iterator().next().getKey();
}
}
}