460. LFU Cache #

题目 #

为最不经常使用（LFU）缓存算法设计并实现数据结构。

实现 LFUCache 类：

LFUCache(int capacity) - 用数据结构的容量 capacity 初始化对象
int get(int key) - 如果键 key 存在于缓存中，则获取键的值，否则返回 -1 。
void put(int key, int value) - 如果键 key 已存在，则变更其值；如果键不存在，请插入键值对。当缓存达到其容量 capacity 时，则应该在插入新项之前，移除最不经常使用的项。在此问题中，当存在平局（即两个或更多个键具有相同使用频率）时，应该去除 最近最久未使用 的键。

为了确定最不常使用的键，可以为缓存中的每个键维护一个 使用计数器 。使用计数最小的键是最久未使用的键。

当一个键首次插入到缓存中时，它的使用计数器被设置为 1 (由于 put 操作)。对缓存中的键执行 get 或 put 操作，使用计数器的值将会递增。

函数 get 和 put 必须以 O(1) 的平均时间复杂度运行。

思路 #

代码 #

class LFUCache {
    private class ListNode {
        public int key;
        public int frequency;
        
        public int val;
        
        public ListNode prev;
        public ListNode next;
        
        ListNode(int key, int value, ListNode prev, ListNode next) {
            this.key = key;
            this.val = value;
            
            this.frequency = 0;
            
            this.prev = prev;
            this.next = next;
        }
    }
    
    private int size;
    private int capacity;
    private ListNode sentinel;
    private Map<Integer, ListNode> keyMap;
    private Map<Integer, ListNode> freqMap;
    
    public int get(int key) {
        if (this.capacity == 0) return -1;
        
        if (this.keyMap.containsKey(key) == false) return -1;
        
        ListNode node = this.keyMap.get(key);
        
        /** 由于 get 操作，node.frequency 递增，修订 freqMap */
        refresh(node);
        
        return node.val;
    }
    
    public void put(int key, int value) {
        if (this.keyMap.containsKey(key) == true) {
            ListNode node = this.keyMap.get(key);
            node.val = value;
            refresh(node);
            return;
        }
        else if (this.size == this.capacity) {
            /** 在 keyMap 中移除 LRU 结点 */
            this.keyMap.remove(this.sentinel.prev.key);
            /** 若 LRU 结点是 LRU.frequency 的独苗，则在freqMap中移除 LRU 结点 */
            if (this.sentinel.prev == this.freqMap.get(this.sentinel.prev.frequency)) this.freqMap.remove(this.sentinel.prev.frequency);
            /** 移除 LRU 结点 */
            this.sentinel.prev = this.sentinel.prev.prev;
            this.sentinel.prev.next = this.sentinel;
        }
        ListNode node = new ListNode(key, value, this.sentinel.prev, this.sentinel);
        node.prev.next = node;
        node.next.prev = node;
        
        this.keyMap.put(key, node);
        refresh(node);
        
        if (this.size < this.capacity) this.size += 1;
    }
    
    public void refresh(ListNode node) {
        /** 变更 node.frequency 在 freqMap 中的映射 */
        if (node.frequency != 0) {
            ListNode frontier = this.freqMap.get(node.frequency);
            if (node == frontier && node.frequency == node.next.frequency) this.freqMap.put(node.frequency, node.next);
            else if (node == frontier && node.frequency != node.next.frequency) this.freqMap.remove(node.frequency);
            else {
                node.prev.next = node.next;
                node.next.prev = node.prev;
                
                node.prev = frontier.prev;
                node.next = frontier;
                node.prev.next = node;
                node.next.prev = node;
            }
        }
        /** 变更 node.frequency + 1 在 freqMap 中的映射 */
        node.frequency += 1;
        if (this.freqMap.containsKey(node.frequency) == true) {
            ListNode frontier = this.freqMap.get(node.frequency);
            
            node.prev.next = node.next;
            node.next.prev = node.prev;
            
            node.prev = frontier.prev;
            node.next = frontier;
            node.prev.next = node;
            node.next.prev = node;
        }
        this.freqMap.put(node.frequency, node);
    }
}