leetcode-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.

題意：完成一個LRU緩存類，存儲<key,value>映射表，具體功能爲，初始化讀入一個緩存大小capacity，之後又set和get兩種操作：

get(key)：得到對應key的value，若key不存在，返回-1

set(key)：將key的值設爲value，若緩存數據超過規定大小capacity，捨棄更新時間最遠的數據，加入新數據。

注意：set和get對key的操作都算作對key的更新

分析：用一個map存儲數據映射表mp，之後的難點在於，需要一個數據結構，將所有key按照更新時間排序，能夠在O(1)找到最久遠的（隊頭的）key並刪除，且能在O(1)找到任意一個key並放到隊尾，並將置爲最新，即把它放到隊尾。考慮過用set或者鏈表，但都不能解決問題。後來想到一種用兩個map記錄的方法，如下：

1、將所有key按更新時間組成一個“鏈表”，表頭爲最舊key，表尾爲最新的key

2、用map<int,int> next,pre; 分別記錄“鏈表”中key的前驅和後繼，用lastkey和newkey記錄表頭和表尾。

3、每次set和get，只要操作的key在數據表mp中，更新key在鏈表中的位置，將其放到表尾，並更新對應的next和pre值，將newkey置爲當前的key

4、若set時達到capacity，刪除lastkey，更新鏈表，並從數據表mp中刪除

這樣，插入，更改，刪除的複雜度均爲O(1)。

代碼：

class LRUCache{
private:
    map<int,int> mp;
    int cap;
    map<int,int> next,pre;
    int lastkey,newkey;
    
    void update(int key)
    {
        if(newkey<0)
        {
            newkey = lastkey = key;
            return;
        }
        
        if(next.find(key)!=next.end())
        {
            int nxt = next[key];
            if(pre.find(key)!=pre.end())
            {
                int pr = pre[key];
                next[pr] = nxt;
                pre[nxt] = pr;
            }
            else
            {
                lastkey = nxt;
                pre.erase(nxt);
            }
            
            next.erase(key);
        }
        if(newkey!=key)
        {
            next[newkey] = key;
            pre[key] = newkey;
            newkey = key;
        }
    }
    void del()
    {
        if(next.find(lastkey)!=next.end())
        {
            int nxt = next[lastkey];
            next.erase(lastkey);
            pre.erase(nxt);
            lastkey = nxt;
        }
        else
        {
            lastkey = newkey = -1;
        }
    }
public:
    LRUCache(int capacity) {
        cap = capacity;
        lastkey = newkey = -1;
    }
    
    int get(int key) {
        if(mp.find(key)!=mp.end())
        {
            update(key);
            return mp[key];
        }
        return -1;
    }
    
    void set(int key, int value) {
        update(key);
        if(mp.find(key)==mp.end() && mp.size()==cap)
        {
            if(lastkey>0)
                mp.erase(lastkey);
            del();
        }
        mp[key] = value;
    }
};