LRU缓存机制

LRU缓存机制

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。它应该支持如下操做： 获取数据 get 和 写入数据 put 。

获取数据 get(key) - 若是密钥 (key) 存在于缓存中，则获取密钥的值（老是正数），不然返回 -1。
写入数据 put(key, value) - 若是密钥不存在，则写入其数据值。当缓存容量达到上限时，它应该在写入新数据以前删除最近最少使用的数据值，从而为新的数据值留出空间。

进阶:

你是否能够在 O(1) 时间复杂度内完成这两种操做？

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); // 该操做会使得密钥 2 做废
cache.get(2); // 返回 -1 (未找到)
cache.put(4, 4); // 该操做会使得密钥 1 做废
cache.get(1); // 返回 -1 (未找到)
cache.get(3); // 返回 3
cache.get(4); // 返回 4

思路：

　　只有链表才能够实现插入和删除操做在O(1)时间复杂度内完成，因此存储内容要用链表实现

　　实现O(1)时间复杂度内访问能够用unordered_map和vector，可是vector不是关联式容器，没法进行key和list关联，因此用unordered_map

class LRUCache {
private:
    int capacity;
    list<pair<int,int>> ls;//只有链表才能实现插入和删除时间复杂度O(1)——实现存储功能
    unordered_map<int,list<pair<int,int>>::iterator> hash;//哈希表实现，实现查找时间时间复杂度O(1)——实现查找功能
    //unordered_map中key为key，value为list的地址
public:
    LRUCache(int _capacity):capacity(_capacity){}
    
    int get(int key) 
    {
        if(hash.find(key)==hash.end())
            return -1;
        
        //访问事后，要放到链表头部
        int val=hash[key]->second;//取出list中的val
        ls.erase(hash[key]);//删除链表中的源节点
        ls.push_front({key,val});//刚访问过的要放到链表头
        hash[key]=ls.begin();//更新hash表
        return val;
    }
    
    void put(int key, int value)
    {
        if(hash.find(key)!=hash.end())//在放入LRU前该值若存在，在hash和ls中删除相应的记录
        {
            ls.erase(hash[key]);
            hash.erase(key);
        }
        else if(hash.size()>=capacity)//若容量已经到达上限，在hash和ls中删除最近最久没有访问的记录
        {
            hash.erase(ls.back().first);
            ls.pop_back();
        }

        ls.push_front({key,value});
        hash[key]=ls.begin();

        return ;
    }
};

/**
 * 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);
 */