LFU是一个著名的缓存算法，实现LFU中的set 和 get
样例：capacity = 3
set(2,2) set(1,1) get(2) >> 2 get(1) >> 1 get(2) >> 2 set(3,3) set(4,4) get(3) >> -1 get(2) >> 2 get(1) >> 1 get(4) >> 4
我们来看看LFU的百度解释：
LFU（least frequently used (LFU) page-replacement algorithm）。即最不经常使用页置换算法，要求在页置换时置换引用计数最小的页，因为经常使用的页应该有一个较大的引用次数。但是有些页在开始时使用次数很多，但以后就不再使用，这类页将会长时间留在内存中，因此可以将引用计数寄存器定时右移一位，形成指数衰减的平均使用次数。
也就是有一下几点：
1.cache由键值对组成《key，map》，由于hashmap里面key（相当于数组的下标）是唯一的。
2.所有的get操作，我们都是直接查看是否存在，如果不存在这个key，直接返回-1.如果存在这个key，那么更新访问的时间（访问时间来确定哪一个更久没有被访问了），同时访问次数增加。
3.我们用两个属性来保存每一个键值对的状态，一个是调用的次数，一个是最近调用的时间。
4.在set的时候，如果存在这个key，使用次数直接加一次，更新使用的时间，更新成最新的value；否则，创建一个新的键值对，赋予value，调用时间，在这里顺便判断是否容量为0，为0则不进行任何操作。如果容量还没有使用完，则直接插入，如果已经满了，那么我们要移除一个最不常使用而且最久没有使用的，再进行插入。
5.移除的原则：找到使用次数最少的，如果有相同使用次数的，那么直接删除掉使用次数最少的里面最久没有使用的那个。
6.使用的时间属性：set的时候更新，get的时候也要更新。
7.调用次数更新：get和set的时候，只要存在就会加一次。
代码如下：
public class LFUCache {
private Mapcache = null;
private int capacity = 0;
private int used = 0;
public LFUCache(int capacity) {
//评论区指正：hashmap初始化要用2*capacity，否则当数组量很大时，当使用量超过0.75*capacity，hashmap会resize
// 影响性能，最后导致lintcode报超时,谢谢
cache = new HashMap(capacity*2, 0.75f);
this.capacity = capacity;
}
public int get(int key) {
Node node = cache.get(String.valueOf(key));
if (node == null) {
return -1;
}
node.useCount++;
node.lastGetTime = System.nanoTime();
return node.value;
}
public void set(int key, int value) {
Node n = cache.get(String.valueOf(key));
if (n != null) {
n.useCount ++;
n.lastGetTime = System.nanoTime();
n.value = value;
return;
}else{
Node node = new Node();
node.value = value;
node.useCount = 0;
node.lastGetTime = System.nanoTime();
if(this.capacity == 0)return;
if (used < this.capacity) {
used ++;
cache.put(String.valueOf(key), node);
} else {
removeLast();
cache.put(String.valueOf(key), node);
}
}
}
// 淘汰最少使用的缓存
private void removeLast() {
int minCount = Integer.MAX_VALUE;
long getTime = System.nanoTime();
String t = null;
Iteratorit = cache.keySet().iterator();
while(it.hasNext()){
String key = it.next();
Node node = cache.get(key);
if(node.useCount < minCount || (node.useCount == minCount && node.lastGetTime < getTime)){
t = key;
minCount = node.useCount;
getTime = node.lastGetTime;
}
}
cache.remove(t);
}
public class Node {
public int value;
public int useCount;
public long lastGetTime;
}
}
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