LeedCode_LRU缓存机制

题目说明

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。它应该支持以下操作：获取数据 get 和写入数据 put 。获取数据 get(key) - 如果密钥 (key) 存在于缓存中，则获取密钥的值（总是正数），否则返回 -1。
写入数据 put(key, value) - 如果密钥不存在，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之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。

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); // 该操作会使得密钥 2 作废
cache.get(2); // 返回 -1 (未找到)
cache.put(4, 4); // 该操作会使得密钥 1 作废
cache.get(1); // 返回 -1 (未找到)
cache.get(3); // 返回 3
cache.get(4); // 返回 4

链接：https://leetcode-cn.com/problems/lru-cache
分析：采用双链表的方式，每次查询，自动擦除缓存，重新插入数据，保证最后一个一定是不经常访问的

class LRUCache {
public:
	LRUCache(int capacity) {
		this->cap = capacity;
	}

	int get(int key) {
		auto it = map.find(key);
		if (it == map.end())
		{
			return -1;
		}
		pair<int, int> kv = *map[key];
		cache.erase(map[key]);
		cache.push_front(kv);
		map[key] = cache.begin();
		return kv.second;
	}
	void put(int key, int value) {
		auto it = map.find(key);
		if (it == map.end())
		{
			if (cache.size() == cap)
			{
				auto lastpair = cache.back();
				int lastkey = lastpair.first;
				map.erase(lastkey);
				cache.pop_back();
			}
			cache.push_front(pair<int, int>(key, value));
			map[key] = cache.begin();
		}
		else
		{
			cache.erase(map[key]);
			cache.push_front(pair<int, int>(key, value));
			map[key] = cache.begin();
		}
	}
private:
	int cap;
	list<pair<int, int>> cache;
	unordered_map<int, list<pair<int, int>>::iterator> map;				//key映射到cache中
};

来源：CSDN

作者：luncy_yuan

链接：https://blog.csdn.net/luncy_yuan/article/details/104061531

标签

缓存

lrucache