LRU cache的实现细节优化——伪结点的技巧
LRU cache的实现是面试常见的题目,思路比较简单,可以参考思路
这个题目在实际面试中容易出错,主要是npe和头节点与尾节点的更新,有没有办法避免这一点呢,这时可以发现伪节点的好处,永远不用更新头尾节点,也不用担心出现npe
在双向链表的实现中,使用一个伪头部(dummy head)和伪尾部(dummy tail)标记界限,这样在添加节点和删除节点的时候就不需要检查相邻的节点是否存在。
代码实现:
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;public class LRUCache {class DLinkedNode {int key;int value;DLinkedNode prev;DLinkedNode next;public DLinkedNode() {}public DLinkedNode(int _key, int _value) {key = _key; value = _value;}}private Map<Integer, DLinkedNode> cache = new HashMap<Integer, DLinkedNode>();private int size;private int capacity;private DLinkedNode head, tail;public LRUCache(int capacity) {this.size = 0;this.capacity = capacity;// 使用伪头部和伪尾部节点head = new DLinkedNode();tail = new DLinkedNode();head.next = tail;tail.prev = head;}public int get(int key) {DLinkedNode node = cache.get(key);if (node == null) {return -1;}// 如果 key 存在,先通过哈希表定位,再移到头部moveToHead(node);return node.value;}public void put(int key, int value) {DLinkedNode node = cache.get(key);if (node == null) {// 如果 key 不存在,创建一个新的节点DLinkedNode newNode = new DLinkedNode(key, value);// 添加进哈希表cache.put(key, newNode);// 添加至双向链表的头部addToHead(newNode);++size;if (size > capacity) {// 如果超出容量,删除双向链表的尾部节点DLinkedNode tail = removeTail();// 删除哈希表中对应的项cache.remove(tail.key);--size;}}else {// 如果 key 存在,先通过哈希表定位,再修改 value,并移到头部node.value = value;moveToHead(node);}}private void addToHead(DLinkedNode node) {node.prev = head;node.next = head.next;head.next.prev = node;head.next = node;}private void removeNode(DLinkedNode node) {node.prev.next = node.next;node.next.prev = node.prev;}private void moveToHead(DLinkedNode node) {removeNode(node);addToHead(node);}private DLinkedNode removeTail() {DLinkedNode res = tail.prev;removeNode(res);return res;}
}
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