题目描述

请你设计并实现一个满足LRU (最近最少使用)缓存约束的数据结构。
实现 LRUCache 类：
1 LRUCache(int capacity) 以正整数作为容量capacity初始化LRU缓存
2 int get(int key) 如果关键字key存在于缓存中，则返回关键字的值，否则返回 -1 。
3 void put(int key, int value) 如果关键字key已经存在，则变更其数据值value；如果不存在，则向缓存中插入该组key-value。如果插入操作导致关键字数量超过capacity ，则应该逐出最久未使用的关键字。
函数get和put必须以O(1)的平均时间复杂度运行。

样例

输入
["LRUCache", "put", "put", "get", "put", "get", "put", "get", "get", "get"]
[[2], [1, 1], [2, 2], [1], [3, 3], [2], [4, 4], [1], [3], [4]]
输出
[null, null, null, 1, null, -1, null, -1, 3, 4]

解释
LRUCache lRUCache = new LRUCache(2);
lRUCache.put(1, 1); // 缓存是 {1=1}
lRUCache.put(2, 2); // 缓存是 {1=1, 2=2}
lRUCache.get(1);    // 返回 1
lRUCache.put(3, 3); // 该操作会使得关键字 2 作废，缓存是 {1=1, 3=3}
lRUCache.get(2);    // 返回 -1 (未找到)
lRUCache.put(4, 4); // 该操作会使得关键字 1 作废，缓存是 {4=4, 3=3}
lRUCache.get(1);    // 返回 -1 (未找到)
lRUCache.get(3);    // 返回 3
lRUCache.get(4);    // 返回 4

算法1

手写双向链表，有点麻烦，而且要注意内存泄漏

C++ 代码

struct DList{
        int key;
        int value;
        DList* prev;
        DList* next;
        DList(): key(0), value(0), prev(nullptr), next(nullptr) {}
        DList(int k, int v): key(k), value(v), prev(nullptr), next(nullptr) {}
};
class LRUCache {
private:
    DList* head, *tail;
    unordered_map<int,DList*> cache;
    int C;
    void remove(DList* node){
        node->prev->next = node->next;
        node->next->prev = node->prev;
        node->prev = nullptr;
        node->next = nullptr;
    }
    void insert(DList* node, DList* v){ // 在node之前插入v
        v->prev = node->prev;
        v->prev->next = v;
        node->prev = v;
        v->next = node;      
    }
public:
    LRUCache(int capacity) {
        C = capacity;
        head = new DList(-1,-1);
        tail = new DList(-1,-1);
        head->next = tail;
        tail->prev = head;
    }
    ~LRUCache(){
        for(auto p = head; p;) {
            auto q = p->next;
            delete p;
            p = q;
        }
    }
    int get(int key) {
        if(cache.count(key)){
            DList* cur = cache[key];
            remove(cur);
            insert(tail, cur);
            return cur->value;           
        }
        else return -1;
    }

    void put(int key, int value) {
        if(cache.count(key)){
            auto p = cache[key];
            p->value = value;
            remove(p);
            insert(tail, p);
            return;
        }
        else if(cache.size() >= C){
            auto p = head->next;
            cache.erase(p->key);
            remove(head->next);
            delete p;
        }
        insert(tail, new DList(key,value));
        cache[key] = tail->prev;
    }
};

算法2

利用STL自带的双向链表

C++ 代码

class LRUCache {
public:
    LRUCache(int capacity) : _capacity(capacity) {}  
    int get(int key) {
        if (cache.count(key)) {
            Dlist.splice(Dlist.begin(), Dlist, cache[key]);
            return cache[key]->second;
        }
        return -1;
    }

    void put(int key, int value) {
        if (cache.count(key)) {
            Dlist.splice(Dlist.begin(), Dlist, cache[key]);
            cache[key]->second = value;
            return;
        }        
        else if (cache.size() >= _capacity) {
            cache.erase(Dlist.back().first);
            Dlist.pop_back();
        }

        Dlist.emplace_front(key, value);
        cache[key] = Dlist.begin();
    }
private:
    unordered_map<int, std::list<std::pair<int, int>>::iterator> cache;
    std::list<std::pair<int, int>> Dlist;
    int _capacity;
};