数据结构

LRU缓存(最近最少使用)

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.
来源：力扣（LeetCode）

//哈希表+双向链表
class LRUCache {

        class DLinkedNode{
            int key;
            int value;
            DLinkedNode prev;
            DLinkedNode next;

            public DLinkedNode() {
            }

            public DLinkedNode(int key, int value) {
                this.key = key;
                this.value = value;
            }
        }
        private Map<Integer, DLinkedNode> cache = new HashMap<>();
        private int capacity;
        private int size;
        private DLinkedNode head, tail;

        public LRUCache(int capacity) {
            this.size = 0;
            this.capacity = capacity;
            //初始化构造一个伪头部和尾部
            head = new DLinkedNode();
            tail = new DLinkedNode();
            head.next = tail;
            tail.prev = head;
        }

        public int get(int key) {
            DLinkedNode node = cache.get(key);
            if (node == null) {
                return -1;
            }
            moveToHead(node);
            return node.value;
        }


        public void put(int key, int value) {
            DLinkedNode node = cache.get(key);
            if (node == null) {
                DLinkedNode newNode = new DLinkedNode(key, value);
                cache.put(key, newNode);
                addToHead(newNode);
                ++size;
                if (size > capacity) {
                    DLinkedNode tail = removeTail();
                    cache.remove(tail.key);
                    --size;
                }
            }else {
                node.value = value;
                moveToHead(node);
            }
        }
        //把一个节点移到头部
        private void moveToHead(DLinkedNode node) {
            removeNode(node);
            addToHead(node);
        }
        //将一个节点变成头节点
        private void addToHead(DLinkedNode node) {
            node.next = head.next;
            node.prev = head;
            head.next.prev = node;
            head.next = node;
        }
        //删除节点
        private void removeNode(DLinkedNode node) {
            node.prev.next = node.next;
            node.next.prev = node.prev;
        }
        //删除尾结点
        private DLinkedNode removeTail() {
            DLinkedNode res = tail.prev;
            removeNode(res);
            return res;
        }
    }

最小栈

//借用一个栈表示栈顶元素进栈之后栈的最小值
class MinStack {

        Deque<Integer> xstack;
        Deque<Integer> minStack;

        public MinStack() {
            xstack = new LinkedList<>();
            minStack = new LinkedList<>();
            minStack.push(Integer.MAX_VALUE);
        }

        public void push(int val) {
            xstack.push(val);
            minStack.push(Math.min(minStack.peek(), val));
        }

        public void pop() {
            xstack.pop();
            minStack.pop();
        }

        public int top() {
            return xstack.peek();
        }

        public int getMin() {
            return minStack.peek();
        }
    }

Trie 前缀树

class Trie {
        private Trie[] children;
        private boolean isEnd;

        public Trie() {
            children = new Trie[26];
            isEnd = false;
        }

        public Trie searchPrefix(String prefix) {
            Trie node = this;
            for (int i = 0; i < prefix.length(); i++) {
                int index = prefix.charAt(i) - 'a';
                if (node.children[index] == null) {
                    return null;
                }
                node = node.children[index];
            }
            return node;
        }

        public void insert(String word) {
            Trie node = this;
            for (int i = 0; i < word.length(); i++) {
                int index = word.charAt(i) - 'a';
                if (node.children[index] == null) {
                    node.children[index] = new Trie();
                }
                node = node.children[index];
            }
            node.isEnd = true;
        }

        public boolean search(String word) {
            Trie node = searchPrefix(word);
            return node != null && node.isEnd;
        }

        public boolean startsWith(String prefix) {
            return searchPrefix(prefix) != null;
        }
    }