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460. LFU 缓存
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。
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 lfu = new LFUCache(2);
lfu.put(1, 1); // cache=[1,_], cnt(1)=1
lfu.put(2, 2); // cache=[2,1], cnt(2)=1, cnt(1)=1
lfu.get(1); // 返回 1
// cache=[1,2], cnt(2)=1, cnt(1)=2
lfu.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
lfu.get(2); // 返回 -1（未找到）
lfu.get(3); // 返回 3
// cache=[3,1], cnt(3)=2, cnt(1)=2
lfu.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
lfu.get(1); // 返回 -1（未找到）
lfu.get(3); // 返回 3
// cache=[3,4], cnt(4)=1, cnt(3)=3
lfu.get(4); // 返回 4
// cache=[3,4], cnt(4)=2, cnt(3)=3
提示：
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1 <= capacity <= 104 -
0 <= key <= 105 -
0 <= value <= 109 -
最多调用
2 * 105次get和put方法
思路分析
使用两个 Map，一个存数据，另外一个存频率到头节点的关联关系。代码还没调试通！明天继续！
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/**
* @author D瓜哥 · https://www.diguage.com
* @since 2025-08-26 22:05:19
*/
static class LFUCache {
private int capacity;
private Map<Integer, Node> keyToData;
private final Node HEAD;
private final Node TAIL;
private Map<Integer, Node> countToNode;
public LFUCache(int capacity) {
this.capacity = capacity;
this.keyToData = new HashMap<>();
countToNode = new HashMap<>();
HEAD = new Node(Integer.MIN_VALUE, Integer.MIN_VALUE, Integer.MAX_VALUE);
TAIL = new Node(Integer.MIN_VALUE, Integer.MIN_VALUE, 1);
HEAD.next = TAIL;
TAIL.prev = HEAD;
countToNode.put(1, TAIL);
}
public int get(int key) {
Node node = keyToData.get(key);
if (node == null) {
return -1;
}
updateList(node);
return node.value;
}
public void put(int key, int value) {
Node node = keyToData.get(key);
if (node == null) {
if (keyToData.size() == capacity) {
deleteNode(TAIL.prev);
}
node = new Node(key, value);
}
node.value = value;
updateList(node);
}
private void updateList(Node node) {
Node prev = getPrevNode(node);
if (node.next != null) {
Node next = node.next;
if (next.count == node.count) {
countToNode.put(next.count, next);
} else {
countToNode.remove(node.count);
}
} else {
countToNode.remove(node.count);
}
putAfter(prev, node);
}
private Node getPrevNode(Node node) {
Node next = countToNode.get(node.count + 1);
if (next == null) {
next = countToNode.get(node.count);
}
return next.prev;
}
private void deleteNode(Node node) {
node.prev.next = node.next;
node.next.prev = node.prev;
keyToData.remove(node.key);
if (node.next != null) {
if (node.next.count == node.count) {
countToNode.put(node.next.count, node.next);
} else {
countToNode.remove(node.count);
}
}
}
private void putAfter(Node prev, Node node) {
node.count++;
node.time = System.currentTimeMillis();
if (node.prev != null) {
node.prev.next = node.next;
}
if (node.next != null) {
node.next.prev = node.prev;
}
node.prev = prev;
Node next = prev.next;
node.next = next;
next.prev = node;
prev.next = node;
keyToData.put(node.key, node);
countToNode.put(node.count, node);
}
private static class Node {
int key;
int value;
long time;
int count;
Node prev;
Node next;
public Node(int key, int value) {
this(key, value, 0);
}
public Node(int key, int value, int count) {
this.key = key;
this.value = value;
this.count = count;
this.time = System.currentTimeMillis();
}
}
}