一次倒在LRU上的经历（二）

哈希+双链表
上面我们已经知道用哈希能够直接查到有木有这个元素，但是苦于删除！用List都很费力。

更详细的说，是苦于List的删除操作，Map的删除插入还是很高效的。

在上面这种情况，我们希望的就是能够快速删除List中任意一个元素，并且效率很高，如果借助哈希只能最多定位到，但是无法删除啊！该怎么办呢？

哈希+双链表啊！

我们将key-val的数据存到一个Node类中，然后每个Node知道左右节点，在插入链表的时候直接存入Map中，这样Map在查询的时候可以直接返回该节点，双链表知道左右节点可以直接将该节点在双链表中删除。

当然，为了效率，这里实现的双链表带头结点(头指针指向一个空节点防止删除等异常情况)和尾指针。

对于这个情况，你需要能够手写链表和双链表啦，双链表的增删改查已经写过清清楚楚，小伙伴们不要担心，这里我已经整理好啦：

单链表：https://mp.weixin.qq.com/s/Cq98GmXt61-2wFj4WWezSg

双链表：https://mp.weixin.qq.com/s/h6s7lXt5G3JdkBZTi01G3A

也就是你可以通过HashMap直接得到在双链表中对应的Node，然后根据前后节点关系删除，期间要考虑的一些null、尾指针删除等等特殊情况即可。

具体实现的代码为：

class LRUCache {
    class Node {
        int key;
        int value;
        Node pre;
        Node next;

        public Node() {
        }

        public Node( int key,int value) {
            this.key = key;
            this.value=value;
        }
    }
    class DoubleList{
        private Node head;// 头节点
        private Node tail;// 尾节点
        private int length;
        public DoubleList() {
            head = new Node(-1,-1);
            tail = head;
            length = 0;
        }
        void add(Node teamNode)// 默认尾节点插入
        {
            tail.next = teamNode;
            teamNode.pre=tail;
            tail = teamNode;
            length++;
        }
        void deleteFirst(){
            if(head.next==null)
                return;
            if(head.next==tail)//如果删除的那个刚好是tail  注意啦 tail指针前面移动
                tail=head;
            head.next=head.next.next;

            if(head.next!=null)
                head.next.pre=head;
            length--;
        }
        void deleteNode(Node team){

            team.pre.next=team.next;
            if(team.next!=null)
                team.next.pre=team.pre;
            if(team==tail)
                tail=tail.pre;
           team.pre=null;
           team.next=null;
            length--;
        }
        public String toString() {
            Node team = head.next;
            String vaString = "len:"+length+" ";
            while (team != null) {
                vaString +="key:"+team.key+" val:"+ team.value + " ";
                team = team.next;
            }
            return vaString;
        }
    }
    Map<Integer,Node> map=new HashMap<>();
    DoubleList doubleList;//存储顺序
    int maxSize;
    LinkedList<Integer>list2=new LinkedList<>();

    public   LRUCache(int capacity) {
        doubleList=new DoubleList();
        maxSize=capacity;
    }
    public  void print(){
        System.out.print("maplen:"+map.keySet().size()+" ");
        for(Integer in:map.keySet()){
            System.out.print("key:"+in+" val:"+map.get(in).value+" ");
        }
        System.out.print("              ");
        System.out.println("listLen:"+doubleList.length+" "+doubleList.toString()+" maxSize:"+maxSize);
    }

    public int get(int key) {
        int val;
        if(!map.containsKey(key))
            return  -1;
        val=map.get(key).value;
        Node team=map.get(key);
        doubleList.deleteNode(team);
        doubleList.add(team);
        return  val;
    }

    public void put(int key, int value) {
        if(map.containsKey(key)){// 已经有这个key 不考虑长短直接删除然后更新
           Node deleteNode=map.get(key);
            doubleList.deleteNode(deleteNode);
        }
        else if(doubleList.length==maxSize){//不包含并且长度小于
            Node first=doubleList.head.next;
            map.remove(first.key);
            doubleList.deleteFirst();
        }
       Node node=new Node(key,value);
        doubleList.add(node);
        map.put(key,node);

    }
}

就这样，一个get和put都是O(1)复杂度的LRU写出来啦！

尾声
后来看了题解，才发现，Java中的LinkedHashMap也差不多是这种数据结构！几行解决，但是一般面试官可能不会认同，还是会希望大家能够手写一个双链表的。

class LRUCache extends LinkedHashMap<Integer, Integer>{
    private int capacity;

    public LRUCache(int capacity) {
        super(capacity, 0.75F, true);
        this.capacity = capacity;
    }

    public int get(int key) {
        return super.getOrDefault(key, -1);
    }

    public void put(int key, int value) {
        super.put(key, value);
    }

    @Override
    protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry<Integer, Integer> eldest) {
        return size() > capacity; 
    }
}//这个来源官方题解 给大家分享一下

哈希+双链表虽然在未看题解的情况想出来，但是真的花了挺久才想到这个点，以前见得确实比较少，高效手写LRU到今天算是真真正正的完全掌握啦！

不过除了LRU,其他的页面置换算法无论笔试还是面试也是非常高频啊，大家有空自己梳理一下哦。

除了算法水平真的很强的，不然大部分人其实不可能当场想到一些比较巧妙的方法，所以面对笔试最好的诀窍还是多刷力扣。

文章转自公众号：bigsai