LRU Cache算法實現（leetcode）

題意

實現一個LRU cache類，使得在我們需要獲取一個key的值時，如果cache中有，那麼直接返回值，否則就返回-1；同時我們還可以設置一個cache的值，這個主要是在我們出現cache miss的時候，我們需要替換其中的項或者需要從主存中載入對應的項。

思路

LRU，最近最少使用，也就說在出現cache滿的時候，替換原則就是替換最近最少使用的項。類中必須體現出這個原則，那麼我們應該如何來做呢？

首先我們需要一個數據結構來抽象cache結構，用於存儲key和value，自然就需要使用map結構，那麼是使用紅黑樹還是hash table呢，其實都可以。這裏選擇unordered_map

實現

class LRUCache{
public:
    LRUCache(int capacity):capacity(capacity) {

    }
    //獲取一個項，直接從map中通過key查找，是否存在這個鍵，如果沒有，
    //那麼說明cache中沒有緩存，直接返回-1.如果找到了，說明cache中有
    //這時候還需要完成的工作就是將其在鏈表中的位置移動到最前端。
    int get(int key) {
        auto it = caches.find(key);
        if(it==caches.end())
            return -1;
        insert(it);
        return it->second.first;
    }
    //set方法就是處理替換的情況，如果已經滿了，那麼就需要替換，如果沒
    //有，直接設置對應的項就可以。
    void set(int key, int value) {
        auto it = caches.find(key);
        if(it!=caches.end())
            insert(it);
        else {
            if (caches.size() == capacity) {
                caches.erase(recently_use.back());
                recently_use.pop_back();
            }
            recently_use.push_front(key);
        }
        caches[key] = { value, recently_use.begin() };
    }
private:
    list<int> recently_use;
    unordered_map<int,pair<int,list<int>::iterator>> caches;
    void insert(unordered_map<int,pair<int,list<int>::iterator>>::iterator it){
        int key = it->first;
        list<int>::iterator used_it = it->second.second;
        recently_use.erase(used_it);
        recently_use.push_front(key);
        it->second.second = recently_use.begin();
    }
    int capacity;
};