一、什么是LRU

最近最少使用的内存管理算法

长期不被使用的数据，在未来被使用的概率也不大，所以当内存达到一定的交换阈值，会将最近最少使用的数据移除。

二、使用方法

采用哈希表和双向链表结合方式，使得访问数据。插入数据的效率达到O(1)。

哈希表： unordered_map<int,list<int,pair<int,int>::iterator>
链表： list<pair<int,int>>

采用哈希表可以使得查找效率达到O(1) ，哈希表的第二个值存储链表的迭代器

三、代码（内有注释）

class LRUCache {public:LRUCache(int capacity) {//确定链表的节点数_capacity=capacity;}//查找节点值，直接从哈希表中查找，找不到返回-1//找到的话，找到节点值，然后将这个节点前后的节点相连，将此节点移动的链表的最后位置//此处采用list自带的splice 函数 （哪个位置，链表，移动链表的那个节点）；  int get(int key) {auto umit=_hashMap.find(key);if(umit!=_hashMap.end()){LRU_LST_IT listIt=umit->second;int value=listIt->second;_listCache.splice(_listCache.end(),_listCache,listIt);//连接左右，取出值放在后面//_listCache.erase(listIt);//_hashMap.erase(key);//_listCache.push_back(make_pair(key,value));//_hashMap[key]=--_listCache.end();return value; }else{return -1;}}//插入节点//当前哈希表中是否存在//存在则直接将当前节点移动到链表最后//不存在则判断链表个节点个数是否满了//满了，则删除掉最前面的节点和哈希表中的最前面节点信息//然后将新节点插入到链表后面，并且构建哈希表的key-value信息////不满则直接在链表后面插入新节点，并且构建哈希表的key-value信息   void put(int key, int value) {auto umit=_hashMap.find(key);if(umit!=_hashMap.end()){//auto endit=_listCache.end();LRU_LST_IT ltIt=umit->second;ltIt->second=value;_listCache.splice(_listCache.end(),_listCache,umit->second);}else{if(_listCache.size()==_capacity){_hashMap.erase(_listCache.front().first);_listCache.pop_front();}_listCache.push_back(make_pair(key,value));_hashMap[key]=--_listCache.end();    }}
private:typedef list<std::pair<int,int>>::iterator  LRU_LST_IT;typedef std::pair<int,int> LRU_LST;
//链表定义 哈希表定义 节点个数list<LRU_LST> _listCache;unordered_map<int,LRU_LST_IT> _hashMap; int _capacity;
};

四、图

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LRU(leastLeast Recently Used)

一、什么是LRU

二、使用方法

三、代码（内有注释）

四、图

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