LeetCode-LRU Cache<未完成>

来源：互联网发布：中标数据查询网编辑：程序博客网时间：2024/06/05 12:42

作者：disappearedgod

文章出处：http://blog.csdn.net/disappearedgod/article/details/38684641

时间：2014-8-19

题目

LRU Cache

Total Accepted: 15448 Total Submissions: 112058My Submissions

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.

解法

ArrayList 作为java中的容器，替代了Vector（LeetCode中不允许外来的包）

基本的思路是：用Arraylist作为队列式的Cache

LRU算法有如下情况（SET）：

1.当Cache没有Full，如果命中Cache，把命中的页放到第一项。

2.当Cache已经Full，如果未命中，将最不常用的Cache中的元素删除，并把新的一页写入到第一个位置；如果命中，把命中的页放到第一项。

由于使用了ArrayList(size,remove(index),add(),get())

简化为：

命中的话：把命中的项删去，并将命中的页加入到第一项

未命中的话：如果未满，则在第一项加入；否则，先删去最后一项，然后加入第一项。

public class LRUCache {        HashMap<String,String> map;    ArrayList<String> list;    int capacity;         public LRUCache(int capacity) {        this.capacity = capacity;        list = new ArrayList<String>();        map = new HashMap<String,String> ();    }        public int get(int key) {        String k = Integer.toString(key);        if(map.containsKey(k))            return Integer.parseInt(map.get(k));        else             return -1;    }        public void set(int key, int value) {        String k = Integer.toString(key);        String i = Integer.toString(value);        if(list.contains(k)){// has this one            int index = list.lastIndexOf(k);            list.remove(index);            list.add(k);        }        else{            if(capacity == list.size()){ //Cache is full                //last element remove                int lastIndex = list.size()-1;                map.remove(list.get(lastIndex));                list.remove(lastIndex);            }            //add elemnet            list.add(k);            map.put(k , i);        }    }}

出现问题：

Submission Result: Time Limit Exceeded

改变思路：不用ArrayList

第一个反应是用LinkedList（这里有一个pollLast()）可以获取并移除最后一个，可以节省一次时间。

但是对于2048的结果还是不好。

public class LRUCache {        HashMap<String,String> map;    LinkedList<String> list;    int capacity;         public LRUCache(int capacity) {        this.capacity = capacity;        list = new LinkedList<String>();        map = new HashMap<String,String> ();    }        public int get(int key) {        String k = Integer.toString(key);        if(map.containsKey(k))            return Integer.parseInt(map.get(k));        else             return -1;    }        public void set(int key, int value) {        String k = Integer.toString(key);        String i = Integer.toString(value);        if(list.contains(k)){// has this one            int index = list.indexOf(k);            list.remove(index);            list.add(k);        }        else{            if(capacity == list.size()){ //Cache is full                //last element remove                String delete = list.pollLast();                map.remove(delete);            }            //add elemnet            list.add(k);            map.put(k , i);        }    }}

只有彻底的改变：

0 0