leetcode——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.

题目分析：

LRU 是将最不常用的换出。因此，对于每一片cache都需要有更新迭代的记录。

首先我想到了如下结构：

class Node {        int key;        int val;        private Node(int key, int val){            this.key = key;            this.val = val;        }    }

但是随后一想，这不就是hashmap么。而选用什么样的hashmap能够自动记录最不常用的key-value对呢？

经过调研，LinkedHashMap最能胜任。其构造函数：

map = new LinkedHashMap<Integer, Integer>(capacity,(float)0.5,true);

参数1：容量

参数2：负载因子（值越大，查找越慢，默认0.75）

参数3：排序是否保持跟插入顺序（更新顺序）一致

这样，记录最不常用的一个cache，就一定是该map的第一个键值对。

在set方法中，判断一下是否size达到了capacity即可。

public void set(int key, int value) {        if(map.size()<capacity || map.containsKey(key))            map.put(key,value);        else{            Iterator<Integer> it = map.keySet().iterator();            int itt = it.next();            map.remove(itt);            map.put(key,value);        }    }

AC代码：

import java.util.Iterator;import java.util.LinkedHashMap;/** * Created by Ghost on 2014/10/8 0008. */public class LRUCache {    public int capacity;    public LinkedHashMap<Integer,Integer> map;    public LRUCache(int capacity) {        this.capacity = capacity;        this.map = new LinkedHashMap<Integer, Integer>(capacity,(float)0.5,true);    }    public int get(int key) {        if(map.containsKey(key))            return map.get(key);        return -1;    }    public void set(int key, int value) {        if(map.size()<capacity || map.containsKey(key))            map.put(key,value);        else{            Iterator<Integer> it = map.keySet().iterator();            int itt = it.next();            map.remove(itt);            map.put(key,value);        }    }}