146. LRU缓存机制(lru-cache)——LinkedHashMap实现版超简单

146. LRU缓存机制

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 。

获取数据 get(key) - 如果关键字 (key) 存在于缓存中，则获取关键字的值（总是正数），否则返回 -1。
写入数据 put(key, 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:

LRUCache cache = new LRUCache( 2 /* 缓存容量 */ );

cache.put(1, 1);
cache.put(2, 2);
cache.get(1);       // 返回  1
cache.put(3, 3);    // 该操作会使得关键字 2 作废
cache.get(2);       // 返回 -1 (未找到)
cache.put(4, 4);    // 该操作会使得关键字 1 作废
cache.get(1);       // 返回 -1 (未找到)
cache.get(3);       // 返回  3
cache.get(4);       // 返回  4

代码1

LinkedHashMap是HashMap和双向链表的合二为一，即一个将所有Entry节点链入一个双向链表的HashMap（LinkedHashMap = HashMap + 双向链表）

同时构造方法可以设置Iterator的时候,是按照插入的顺序排序还是按照访问的顺序排序.

public LinkedHashMap(int initcap, float loadFactor, boolean accessOrder)

• 构造一个带指定初始容量、加载因子和排序模式的空 LinkedHashMap 实例。
  • 参数：
  • initcap - 初始容量
  • loadFactor - 加载因子
  • accessOrder - 排序模式 - 对于访问顺序，为 true；对于插入顺序，则为 false
  • 抛出：
  • IllegalArgumentException - 如果初始容量为负或者加载因子为非正

代码

class LRUCache {

    int capacity;
    
    LinkedHashMap<Integer, Integer> cache;

    public LRUCache(int capacity) {
        this.capacity = capacity;
        cache = new LinkedHashMap<Integer, Integer>(capacity, 0.75f, true) {
            @Override
            protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry eldest) {
                return cache.size() > capacity;
            }
        };
    }

    public int get(int key) {
        return cache.getOrDefault(key, -1);
    }

    public void put(int key, int value) {
        cache.put(key, value);
    }
}

/**
 * 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);
 */

LinkedHashMap如何按照访问的顺序来排序

默认是按照插入的顺序来排序的,在构造方法里边可以设置按照访问的顺序来排序

那究竟按照访问的顺序来排序是什么意思呢?

LinkedHashMap的get(key)方法是自己实现的,并没有从HashMap里边继承,我们看看get(Key)方法的实现是什么样子的

我们看afterNodeAccess()方法是如何实现的

	//本方法的作用：将结点移动到LinkedHashMap维护的双向链表的末尾
    void afterNodeAccess(Node<K,V> e) { // move node to last
        LinkedHashMap.Entry<K,V> last;
        if (accessOrder && (last = tail) != e) {
            LinkedHashMap.Entry<K,V> p =
                (LinkedHashMap.Entry<K,V>)e, b = p.before, a = p.after;
            p.after = null;
            if (b == null)
                head = a;
            else
                b.after = a;
            if (a != null)
                a.before = b;
            else
                last = b;
            if (last == null)
                head = p;
            else {
                p.before = last;
                last.after = p;
            }
            tail = p;
            ++modCount;
        }
    }

这个方法主要就是移动双向链表的指针,将传入的结点移动到LinkedHashMap维护的双向链表的末尾,这样每次通过get(key)方法访问一个元素,这个元素就会被移动到双向链表的末尾,按照访问的顺序来排序,就是每次通过Iterator来遍历keySet或者是EntrySet的时候,访问过的元素会出现在最后边(因为LinedHashMap的Iterator遍历的时候,遍历的是内部的双向链表,从头结点,遍历到尾结点)

顺着这样的思路,如果在满足一定条件的情况下,移除掉双向链表的头结点,这样就实现了一个LruCahe

其实LinkedHashMap已经为我们提供了这样的方法,LinkedHashMap中有一个方法removeEldestEntry(entry) 我们只需要覆盖这个方法,根据我们自己的需求在一定条件下返回true,这样就实现了LruCache
改方法的默认实现是返回false
protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry<K,V> eldest) {
return false;
}

LinkedHashMap的afterNodeInsertion()方法会根据其他条件以及removeEldestEntry的返回值来决定是否删除到双向链表的表头元素

    void afterNodeInsertion(boolean evict) { // possibly remove eldest
        LinkedHashMap.Entry<K,V> first;
        if (evict && (first = head) != null && removeEldestEntry(first)) {
            K key = first.key;
            removeNode(hash(key), key, null, false, true);
        }
    }

参考

LRU缓存机制(lru-cache)采用java版双向链表 + Map实现