目录

大概思路

时间空间复杂度分析

指针操作具体细节

代码

双向链表设计

私有成员变量设计:

构造函数和析构函数设计：

get与put具体设计

双向指针的具体细节

添加到头节点函数

删除尾节点函数

删除节点函数

删除节点函数

感想

今天面试考到LRU，太紧张了，完全傻了。。。赶紧做个记录

LRU是Least Recently Used的缩写，即最近最少使用，是一种常用的页面置换算法，选择最近最久未使用的页面予以淘汰。

LRU 缓存：
设计和构建一个“最近最少使用”缓存，该缓存会删除最近最少使用的项目。缓存应该从键映射到值(允许你插入和检索特定键对应的值)，并在初始化时指定最大容量。当缓存被填满时，它应该删除最近最少使用的项目。

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) - 如果密钥 (key) 存在于缓存中，则获取密钥的值（总是正数），否则返回 -1。
写入数据 put(key, value) - 如果密钥不存在，则写入其数据值。当缓存容量达到上限时，它应该在写入新数据之前删除最近最少使用的数据值，从而为新的数据值留出空间。

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

大概思路

这一题面试官说用到双向链表和哈希map。
双向链表按照被使用的顺序存储了这些键值对，靠近头部的键值对是最近使用的，而靠近尾部的键值对是最久未使用的。
哈希表，通过缓存数据的键映射到其在双向链表中的位置。
注意双向链表中存储的元素是key, value;
哈希表中存储的是key和双向链表节点。
太紧张了，导致一开始都不知道map的value具体含义，还以为是频率计数用的。。。其实并无特殊含义，仅仅是一个值。
get操作：
1、判断key是否存在，不存在返回-1
2、如果存在，返回该节点值并且将对应的节点移动到双向链表的头部。
put操作：
1、判断key是否存在
2、key不存在，使用key和value创建一个新的节点，然后在双向链表头部插入这个键值对。
3、将 key 和该节点添加进哈希表中。
4、判断双向链表的节点数是否超出容量，如果超出容量，则删除双向链表的尾部节点，并删除哈希表中对应的项；
5、key存在。先通过哈希表定位，再将对应的节点的值更新为 value，并将该节点移到双向链表的头部。

时间空间复杂度分析

访问哈希表的时间复杂度为 O(1）
在双向链表头和尾部增减节点时间复杂度也是O(1)

指针操作具体细节

将一个节点移动到头部可以分为：
1、删除该节点
2、在头节点前插入一个相同的节点

还有就是虚拟头节点和虚拟尾节点是使用：
添加节点和删除节点的时候就就比较方便了，这个在单向链表的设计中也有涉及：
707. 设计链表
下面给出具体的代码：

代码

双向链表设计

关于双向链表节点的定义

class DLinkedNode {//存储键、值int key, value;//定义两个指针，一个指向前一个节点，一个指向下一个节点DLinkedNode* prev;DLinkedNode* next;//构造函数DLinkedNode(): key(0), value(0), prev(nullptr), next(nullptr) {}DLinkedNode(int _key, int _value): key(_key), value(_value), prev(nullptr), next(nullptr) {}
};

关于LRUCache类的设计：

私有成员变量设计:

private://哈希表unordered_map<int, DLinkedNode*> cache;//虚拟头指针和虚拟尾指针DLinkedNode* head;DLinkedNode* tail;//当前LRUCache中元素(键值对)个数int size;//LRUCache最多能容纳多少键值对int capacity;

构造函数和析构函数设计：

构造函数：
这里给出最大容量，我们还需要初始化size的大小和主动添加虚拟头指针和虚拟尾指针，并将两者链接起来

    LRUCache(int capacity) {_capacity = capacity;_size = 0;dummyhead = new DLinkedNode();dummytail = new DLinkedNode();dummyhead->next = dummytail;dummytail->prev = dummyhead;}

析构函数：
主要是将两个虚拟头节点和虚拟尾节点释放掉

~LRUCache() {delete head;delete tail;}

get与put具体设计

get函数：

int get(int key)
{//如果找不到，返回-1if(chache.find(key) == chache.end()){return -1;}//如果key存在//哈希定位DLinkedNode* node = chache[key];//将该节点添加到双向链表头部moveHead(node);//返回该节点值return node->value;
}

put函数：

void put(int key, int value)
{//如果key不存在，创建一个新节点if(cache.find(key) == cache.end()){//如果预计超出容量，删除双向链表尾部节点if(size + 1 > capacity){//删除双向链表尾部节点DLinkedNode* deleted_node = deleteTail();//删除哈希表中对应部分cache.erase(deleted_node->key);delete deleted_node;size--;}DLinkedNode* node = new DLinkedNode(key,value);chache[key] = node;//将该节点添加到双向链表头部addHead(node);size++;}//如果key存在，通过哈希定位，修改value，移动到头部else{DLinkedNode* node = chache[key];node->value = value;moveHead}
}

双向指针的具体细节

添加到头节点函数

void addHead(DLinkedNode* node)
{//双向指针操作 + 虚拟头节点node->prev = head;node->next = head->next;head->next->prev = node;head->next = node;
}

删除尾节点函数

DLinkedNode* deleteTail()
{//尾节点是虚拟tail前面一个。DLinkedNode* node = tail->prev;deleteNode(node);return node;
}

删除节点函数

指针绕来绕去。。。面试没写出来。。。

void deleteNode(DLinkedNode* node)
{node->prev->next = node->next;node->next->prev = node->prev;
}

删除节点函数

void moveHead(DLinkedNode* node)
{//先删除当前节点deleteNode(node);//然后将它加入头部addHead(node);
}

感想

第一次面试，还是太紧张了，说话都说不利索。
关键还是指针链表操作的繁琐。。。没想到面试会考这题。。
这一题和实际应用关联较大，而且是设计题，比较考研综合能力。
构造函数和双向链表的定义都得自己写，双向链表我平时用到的不是很多，还得多加练习。
为了面试，晚饭都没吃。。。
面试官声音好听，态度也很温和，像个邻家大哥哥，面完我还要再去面下一个，一个人一个小时，感觉也挺累的。

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