LeetCode LRU 缓存 LRU Cache

本文介绍了一种使用Java中的LinkedHashMap来实现LRU(Least Recently Used)缓存的方法。该实现支持get和set操作,当缓存达到其容量限制时,会移除最不常用的项。文中提供了一个具体的LRUCache类实现示例。

最近的热题,就是用LinkedHashMap。

老节点在最前,新节点在最后。

注意get时候也会更新节点。

set时候分两种情况,key在内和不在内。在内时删除旧pair,加入新pair。(不用考虑容量问题)

不在内时,要注意如果容量已经达到,则删除第一个再加入新pair


package Level4;

import java.util.LinkedHashMap;

/**
 * LRU Cache 
 * 
Design and implement a data structure for Least Recently Used (LRU) cache. It should support the following operations: get and set.

get(key) - Get the value (will always be positive) of the key if the key exists in the cache, otherwise return -1.
set(key, value) - Set or insert the value if the key is not already present. When the cache reached its capacity, it should invalidate the least recently used item before inserting a new item.
 *
 */
public class S149 {

	public static void main(String[] args) {
		LRUCache c = new LRUCache(1);
		c.set(2, 1);
		c.set(2, 2);
		System.out.println(c.get(2));
	}
	
	static class LRUCache {
	    
	    LinkedHashMap<Integer, Integer> map;
	    int capacity;
	    
	    public LRUCache(int capacity) {
	        map = new LinkedHashMap<Integer, Integer>(capacity);
	        this.capacity = capacity;
	    }
	    
	    public int get(int key) {
	        if(map.containsKey(key)){
	        	int val = map.get(key);
	        	map.remove(key);
	        	map.put(key, val);
	            return val;
	        }
	        return -1;
	    }
	    
	    public void set(int key, int value) {
	    	if(map.containsKey(key)){
	        	map.remove(key);
	        	map.put(key, value);
	        }else{
	        	if(map.size() == capacity){
	        		int firstKey = map.keySet().iterator().next();
		            map.remove(firstKey);
	        	}
	            map.put(key, value);
	        }
	    }
	}

}




混合动力汽车(HEV)模型的Simscape模型(Matlab代码、Simulink仿真实现)内容概要:本文档介绍了一个混合动力汽车(HEV)的Simscape模型,该模型通过Matlab代码和Simulink仿真工具实现,旨在对混合动力汽车的动力系统进行建模与仿真分析。模型涵盖了发动机、电机、电池、传动系统等关键部件,能够模拟车辆在不同工况下的能量流动与控制策略,适用于动力系统设计、能耗优化及控制算法验证等研究方向。文档还提及该资源属于一个涵盖多个科研领域的MATLAB仿真资源包,涉及电力系统、机器学习、路径规划、信号处理等多个技术方向,配套提供网盘下载链接,便于用户获取完整资源。; 适合人群:具备Matlab/Simulink使用基础的高校研究生、科研人员及从事新能源汽车系统仿真的工程技术人员。; 使用场景及目标:①开展混合动力汽车能量管理策略的研究与仿真验证;②学习基于Simscape的物理系统建模方法;③作为教学案例用于车辆工程或自动化相关课程的实践环节;④与其他优化算法(如智能优化、强化学习)结合,实现控制策略的优化设计。; 阅读建议:建议使用者先熟悉Matlab/Simulink及Simscape基础操作,结合文档中的模型结构逐步理解各模块功能,可在此基础上修改参数或替换控制算法以满足具体研究需求,同时推荐访问提供的网盘链接获取完整代码与示例文件以便深入学习与调试。
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