leetcode刷題筆記一百四十六題 LRU快取機制

源地址：146. LRU快取機制

問題描述：

運用你所掌握的資料結構，設計和實現一個 LRU (最近最少使用) 快取機制。它應該支援以下操作： 獲取資料 get 和 寫入資料 put 。

獲取資料 get(key) - 如果關鍵字 (key) 存在於快取中，則獲取關鍵字的值（總是正數），否則返回 -1。
寫入資料 put(key, value) - 如果關鍵字已經存在，則變更其資料值；如果關鍵字不存在，則插入該組「關鍵字/值」。當快取容量達到上限時，它應該在寫入新資料之前刪除最久未使用的資料值，從而為新的資料值留出空間。

進階:

你是否可以在 O(1) 時間複雜度內完成這兩種操作？

示例:

LRUCache cache = new LRUCache( 2 /* 快取容量 */ );

cache.put(1, 1);
cache.put(2, 2);
cache.get(1); // 返回 1
cache.put(3, 3); // 該操作會使得關鍵字 2 作廢
cache.get(2); // 返回 -1 (未找到)
cache.put(4, 4); // 該操作會使得關鍵字 1 作廢
cache.get(1); // 返回 -1 (未找到)
cache.get(3); // 返回 3
cache.get(4); // 返回 4

//LRU快取機制需要藉助HashMap實現O（1）級別的操作，同時需要維護一個列表，用於記錄使用順序
import scala.collection.mutable
class LRUCache(_capacity: Int) {
    var hm = mutable.HashMap.empty[Int, Int]
    var lb = mutable.ListBuffer.empty[Int]
    //當前不重複數值容量，最大為capacity
    var size = 0
    //最大容量
    var capacity = _capacity

    def get(key: Int): Int = {
        //key值已經塞入
        if (hm.contains(key)){
            val li = lb.indexOf(key)
            //更新lb中key值位置到末尾，代表最近訪問
            lb.remove(li)
            lb += key
            return hm(key)
        }
        //get不到，返回-1
        return -1
    }

    def put(key: Int, value: Int) {
        //已塞入key，只需更新key到末尾即可
        if (hm.contains(key)){
            hm(key) = value
            val li = lb.indexOf(key)
            lb.remove(li)
            lb += key
        }
        else{
            //如果此時已達容量上限，刪去lb的頭部元素
            if (size == capacity){
                val lh = lb.head
                hm -= lh
                lb.remove(0)
            }
            //未達上限，更新size
            else size += 1
            //將新key新增
            hm(key) = value
            lb += key
        }
    }
}

/**
 * Your LRUCache object will be instantiated and called as such:
 * var obj = new LRUCache(capacity)
 * var param_1 = obj.get(key)
 * obj.put(key,value)
 */