leetcode 146. LRU Cache

Design and implement a data structure for Least Recently Used (LRU) cache. It should support the following operations: get and set.

get(key) - Get the value (will always be positive) of the key if the key exists in the cache, otherwise return -1.
set(key, value) - Set or insert the value if the key is not already present. When the cache reached its capacity, it should invalidate the least recently used item before inserting a new item.

思路：

用雙向鏈表來存儲實際的key，value。鏈表末尾位是最近最少訪問的元素，鏈表頭尾最近訪問的元素 -----鏈表用來淘汰元素

用map來尋找元素，定位元素

之所以要用雙向鏈表是爲了方便刪除節點，時間複雜度爲O（1），單向鏈表刪除節點要遍歷找到前一個節點才能刪除後一個節點-時間複雜度爲O（n）

class LRUCache{
public:
    LRUCache(int capacity) {
        capacity_=capacity;
    }
    
    int get(int key) {
        if(map_.count(key)==0)
            return -1;
        
        list< pair<int,int> >::iterator it= map_[key];
        int value = it->second;
        //移動到最前面
        list_.erase(it) ;
        list_.push_front(  pair<int,int>(key,value) ) ;
        //更新map
        map_[key] = list_.begin() ;
        return value;
    }
    
    void set(int key, int value) {
        if(map_.count(key)!=0) //已經有了
        {
           list< pair<int,int> >::iterator it= map_[key];
            //移動到最前面
            list_.erase(it) ;
            list_.push_front(pair<int,int>(key,value)) ;
            //更新map
            map_[key] = list_.begin() ;
        }
        else
        {
            //滿了先刪除
            if( map_.size() == capacity_ )
            {
                map_.erase( list_.back().first );//back() 返回最後一個元素的引用 ,不是迭代器
                list_.pop_back();
            }
            list_.push_front(pair<int,int>(key,value));
            map_[key] = list_.begin();
        }
    }
private:
    unordered_map<int, list< pair<int,int> >::iterator > map_;
   //當緩存滿了的時候，要移除list的最後一個，同時還要移除map中對應的那個，所以list要保存list到map的映射關係key，不能只保存value 
   list< pair<int,int> > list_; 
    int capacity_;
};