LRU缓存机制—leetcode146

运用你所掌握的数据结构，设计和实现一个 LRU (最近最少使用) 缓存机制。它应该支持以下操作：获取数据 get 和写入数据 put 。

获取数据 get(key) - 如果密钥 (key) 存在于缓存中，则获取密钥的值（总是正数），否则返回 -1。
写入数据 put(key, value) - 如果密钥已经存在，则变更其数据值；如果密钥不存在，则插入该组「密钥/数据值」。当缓存容量达到上限时，它应该在写入新数据之前删除最久未使用的数据值，从而为新的数据值留出空间。

进阶:

你是否可以在 O(1) 时间复杂度内完成这两种操作？

示例:

LRUCache cache = new LRUCache( 2 /* 缓存容量 */ );

cache.put(1, 1);
cache.put(2, 2);
cache.get(1); // 返回 1
cache.put(3, 3); // 该操作会使得密钥 2 作废
cache.get(2); // 返回 -1 (未找到)
cache.put(4, 4); // 该操作会使得密钥 1 作废
cache.get(1); // 返回 -1 (未找到)
cache.get(3); // 返回 3
cache.get(4); // 返回 4

思路：用一个链表记录当前缓存中所有的键值对，并且每次新来的访问都对链表进行重新调整，把最近访问的键值对放到链表头部。然后为了快速访问缓存中的值，维护一个map，key是实际数据的key，对应的value指向该key在链表中的位置节点，这样每次添加键值对时，先判断map中是否有该key，若有则修改链表中对应节点的value；若没有则把该键值对添加到链表头部，去除链表尾部超过规定长度的节点，并在map中添加key以及对应的链表节点指针。

class LRUCache {
public:LRUCache(int capacity) {size = capacity;}int get(int key) {auto it = hash.find(key);if(it == hash.end()) return -1;cache.splice(cache.begin(), cache, it->second);return it->second->second;}void put(int key, int value) {auto it = hash.find(key);if(it != hash.end()){it->second->second = value;cache.splice(cache.begin(), cache, it->second);}else{cache.insert(cache.begin(), make_pair(key, value));hash[key] = cache.begin();if(cache.size() > size){hash.erase(cache.back().first);cache.pop_back();}}}
private:unordered_map<int, list<pair<int, int>>::iterator> hash;list<pair<int, int>> cache;int size;
};/*** Your LRUCache object will be instantiated and called as such:* LRUCache obj = new LRUCache(capacity);* int param_1 = obj.get(key);* obj.put(key,value);*/

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