LFU缓存

2021-04-24

460. LFU 缓存

难度困难379

请你为最不经常使用（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。当缓存达到其容量时，则应该在插入新项之前，使最不经常使用的项无效。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。

注意「项的使用次数」就是自插入该项以来对其调用 get 和 put 函数的次数之和。使用次数会在对应项被移除后置为 0 。

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。

示例：

输入：
["LFUCache", "put", "put", "get", "put", "get", "get", "put", "get", "get", "get"]
[[2], [1, 1], [2, 2], [1], [3, 3], [2], [3], [4, 4], [1], [3], [4]]
输出：
[null, null, null, 1, null, -1, 3, null, -1, 3, 4]

解释：
// cnt(x) = 键 x 的使用计数
// cache=[] 将显示最后一次使用的顺序（最左边的元素是最近的）
LFUCache lFUCache = new LFUCache(2);
lFUCache.put(1, 1);   // cache=[1,_], cnt(1)=1
lFUCache.put(2, 2);   // cache=[2,1], cnt(2)=1, cnt(1)=1
lFUCache.get(1);      // 返回 1
                      // cache=[1,2], cnt(2)=1, cnt(1)=2
lFUCache.put(3, 3);   // 去除键 2 ，因为 cnt(2)=1 ，使用计数最小
                      // cache=[3,1], cnt(3)=1, cnt(1)=2
lFUCache.get(2);      // 返回 -1（未找到）
lFUCache.get(3);      // 返回 3
                      // cache=[3,1], cnt(3)=2, cnt(1)=2
lFUCache.put(4, 4);   // 去除键 1 ，1 和 3 的 cnt 相同，但 1 最久未使用
                      // cache=[4,3], cnt(4)=1, cnt(3)=2
lFUCache.get(1);      // 返回 -1（未找到）
lFUCache.get(3);      // 返回 3
                      // cache=[3,4], cnt(4)=1, cnt(3)=3
lFUCache.get(4);      // 返回 4
                      // cache=[3,4], cnt(4)=2, cnt(3)=3

提示：

0 <= capacity, key, value <= 104
最多调用 105 次 get 和 put 方法

进阶：你可以为这两种操作设计时间复杂度为 O(1) 的实现吗？

class LFUCache {
    private Map<Integer, Node> map;
    private TreeSet<Node> set;
    private int capacity;
    private int time = 0;

    public LFUCache(int capacity) {
        map = new HashMap<>();
        set = new TreeSet<>();
        this.capacity = capacity;
    }

    public int get(int key) {
        if (map.containsKey(key)) {
            Node node = map.get(key);
            set.remove(node);
            node.cnt++;
            node.time = ++time;
            map.put(key, node);
            set.add(node);
            return node.val;
        } else {
            return -1;
        }
    }

    public void put(int key, int val) {
        if (capacity == 0) return;

        if (map.containsKey(key)) {
            Node node = map.get(key);
            set.remove(node);
            node.cnt++;
            node.time = ++time;
            node.val = val;
            map.put(key, node);
            set.add(node);
        } else {
            if (set.size() >= capacity) {
                Node node = set.first();
                map.remove(node.key);
                set.remove(node);
            }
            Node node = new Node(1, ++time, key, val);
            map.put(key, node);
            set.add(node);
        }
    }

    private class Node implements Comparable<Node> {
        int cnt;
        int time;
        int key;
        int val;

        public Node(int cnt, int time, int key, int val) {
            this.cnt = cnt;
            this.time = time;
            this.key = key;
            this.val = val;
        }

        @Override
        public int compareTo(Node o) {
            return this.cnt == o.cnt ? this.time - o.time : this.cnt - o.cnt;
        }
    }
}

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