LRU缓存

146. LRU缓存

来源：力扣（LeetCode） 链接 (opens new window)：https://leetcode.cn/problems/lru-cache/ 著作权归领扣网络所有。商业转载请联系官方授权，非商业转载请注明出处。

github (opens new window)

问题

请你设计并实现一个满足  LRU (最近最少使用) 缓存 约束的数据结构。 实现 LRUCache 类： LRUCache(int capacity) 以 正整数 作为容量 capacity 初始化 LRU 缓存 int get(int key) 如果关键字 key 存在于缓存中，则返回关键字的值，否则返回 -1 。 void put(int key, int value) 如果关键字 key 已经存在，则变更其数据值 value ；如果不存在，则向缓存中插入该组 key-value 。如果插入操作导致关键字数量超过 capacity ，则应该 逐出 最久未使用的关键字。 函数 get 和 put 必须以 O(1) 的平均时间复杂度运行

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

解释
LRUCache lRUCache = new LRUCache(2);
lRUCache.put(1, 1); // 缓存是 {1=1}
lRUCache.put(2, 2); // 缓存是 {1=1, 2=2}
lRUCache.get(1);    // 返回 1
lRUCache.put(3, 3); // 该操作会使得关键字 2 作废，缓存是 {1=1, 3=3}
lRUCache.get(2);    // 返回 -1 (未找到)
lRUCache.put(4, 4); // 该操作会使得关键字 1 作废，缓存是 {4=4, 3=3}
lRUCache.get(1);    // 返回 -1 (未找到)
lRUCache.get(3);    // 返回 3
lRUCache.get(4);    // 返回 4

思路

var LRUCache = function (capacity) {
  this.map = new Map();
  this.max = capacity;
};

/**
 * @param {number} key
 * @return {number}
 */
LRUCache.prototype.get = function (key) {
  if (this.map.has(key)) {
    const value = this.map.get(key);
    this.map.delete(key);
    this.map.set(key, value);
    return this.map.get(key);
  } else {
    return -1;
  }
};

/**
 * @param {number} key
 * @param {number} value
 * @return {void}
 */
LRUCache.prototype.put = function (key, value) {
  if (this.map.has(key)) {
    this.map.delete(key);
  }

  this.map.set(key, value);

  const length = this.map.size;
  if (length > this.max) {
    // 删除最后一个
    const arr = Array.from(this.map.keys());
    console.log("arr", arr);
    const lastKey = arr.shift();

    // console.log("arr", arr);
    // const lastKey = arr[arr.length - 2];
    // console.log("lastKey", lastKey);
    this.map.delete(lastKey);
  }

  console.log("cacheMap", Array.from(this.map.keys()));
};