leetcode LRU緩存機制（list+unordered_map）詳細解析

運用你所掌握的數據結構，設計和實現一個  LRU (最近最少使用) 緩存機制。它應該支持以下操作： 獲取數據 get 和 寫入數據 put 。

獲取數據 get(key) - 如果密鑰 (key) 存在於緩存中，則獲取密鑰的值（總是正數），否則返回 -1。
寫入數據 put(key, value) - 如果密鑰不存在，則寫入其數據值。當緩存容量達到上限時，它應該在寫入新數據之前刪除最近最少使用的數據值，從而爲新的數據值留出空間。

進階:

你是否可以在 O(1) 時間複雜度內完成這兩種操作？

示例:

LRUCache cache = new LRUCache( 2 /* 緩存容量 */ );

cache.put(1, 1);
cache.put(2, 2);
cache.get(1); // 返回 1
cache.put(3, 3); // 該操作會使得密鑰 2 作廢
cache.get(2); // 返回 -1 (未找到)
cache.put(4, 4); // 該操作會使得密鑰 1 作廢
cache.get(1); // 返回 -1 (未找到)
cache.get(3); // 返回 3
cache.get(4); // 返回 4

題解：

就是一種緩存淘汰策略。

計算機的緩存容量有限，如果緩存滿了就要刪除一些內容，給新內容騰位置。但問題是，刪除哪些內容呢？我們肯定希望刪掉哪些沒什麼用的緩存，而把有用的數據繼續留在緩存裏，方便之後繼續使用。那麼，什麼樣的數據，我們判定爲「有用的」的數據呢？

LRU 緩存淘汰算法就是一種常用策略。LRU 的全稱是 Least Recently Used，也就是說我們認爲最近使用過的數據應該是是「有用的」，很久都沒用過的數據應該是無用的，內存滿了就優先刪那些很久沒用過的數據。

要讓 put 和 get 方法的時間複雜度爲 O(1)O(1)，我們可以總結出 cache 這個數據結構必要的條件：查找快，插入快，刪除快，有順序之分。

因爲顯然 cache 必須有順序之分，以區分最近使用的和久未使用的數據；而且我們要在 cache 中查找鍵是否已存在；如果容量滿了要刪除最後一個數據；每次訪問還要把數據插入到隊頭。

那麼，什麼數據結構同時符合上述條件呢？哈希表查找快，但是數據無固定順序；鏈表有順序之分，插入刪除快，但是查找慢。所以結合一下，形成一種新的數據結構：哈希鏈表。

 

參考代碼：

class LRUCache {
private:
    list<pair<int,int>> cache;
    unordered_map<int, list<pair<int,int>>::iterator> ump;
    int cap;
public:
    LRUCache(int capacity) {
        this->cap=capacity;
    }
    
    int get(int key) {
        auto it=ump.find(key);
        if(it==ump.end()) return -1;
        pair<int,int> pv=*ump[key];
        cache.erase(ump[key]);
        cache.push_front(pv);
        ump[key]=cache.begin();

        return pv.second;
    }
    
    void put(int key, int value) {
        auto it=ump.find(key);
        if(it==ump.end())
        {
            if(cache.size()==cap)
            {
                ump.erase(cache.back().first);
                cache.pop_back();
            }
            cache.push_front(make_pair(key,value));
            ump[key]=cache.begin();
        }
        else
        {
            cache.erase(ump[key]);
            cache.push_front(make_pair(key,value));
            ump[key]=cache.begin();
        }
    }
};

/**
 * 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);
 */