设计LRU缓存结构
设计LRU缓存结构
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import java.util.*;
public class Solution {
/**
* lru design
* @param operators int整型二维数组 the ops
* @param k int整型 the k
* @return int整型一维数组
*/
public int[] LRU (int[][] operators, int k) {
// write code here
ArrayList<Integer> list = new ArrayList<>();
LRUCache lru = new LRUCache(k);
for(int[] opt:operators){
if(opt[0] == 1){
lru.put(opt[1],opt[2]);
}else{
list.add(lru.get(opt[1]));
}
}
int[] res = new int[list.size()];
int i = 0;
for(int val:list){
res[i] = list.get(i);
i++;
}
return res;
}
}
//设置LRU缓存结构
class LRUCache{
int cap;
LinkedHashMap<Integer, Integer> cache = new LinkedHashMap<>();
public LRUCache(int capactity){
this.cap = capactity;
}
// 将key变为最近使用
private void makeRecently(int key){
int val = cache.get(key);
//删除key，重新插入到队尾
cache.remove(key);
cache.put(key, val);
}
//获取值
public int get(int key){
if(!cache.containsKey(key)){
return -1;
}
//将这个key变为最近使用的
makeRecently(key);
return cache.get(key);
}
//存进值
public void put(int key,int val){
if(cache.containsKey(key)){
cache.put(key, val);
//设置为最近使用
makeRecently(key);
return;
}
//超出缓存的大小
if(cache.size() >= this.cap){
//拿到链表头部的key（其最久未使用的key）
int oldstKet = cache.keySet().iterator().next();
cache.remove(oldstKet);
}
//将新的key添加到链表尾部
cache.put(key,val);
}
} 
