LeetCode | 146. LRU缓存机制

原题（Medium）：　

　　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。

　　

 

 

 　　

思路：双向链表+哈希表

　　什么是LRU缓存机制，这里就不做介绍了，网上百度就有了。

　　根据最近最少使用规则，我们可以使用一种双向的数据结构，最近被使用的数据放在数据结构的首端，最近没被使用的数据会根据新数据的加入而逐渐后移，直到空间已经满的时候，从数据结构的尾端淘汰数据。双向链表的List就是个不错的选择，我们可以在更新或添加密钥（key）时使用push_front加入链表首端，使用pop_back淘汰尾端的key。

　　除此之外，我们知道链表的访问是通过遍历链表完成的，这样效率太低，我们仍需一种能通过密钥（key）快速定位链表位置的数据结构来提升缓存的访问效率，哈希表就能符合我们的需求。

　　哈希表查找快，但无序，双向链表有序，但查找慢，两者配合相得益彰。

　　哈希链表实现起来也不难，用链表记录键值对，用哈希表记录键跟键在链表位置，就OK了。如果有疑问说为什么哈希表记录了键，链表又要记录一次键呢？不能链表就只记录值，而键就交给哈希表记录的吗？等等看代码就知道为什么不能了。

　　我们可以先来看，该缓存类的私有成员，肯定是有一个链表，一个哈希表，跟一个记录容量的变量，记住键值对应该用pair类型来表示：

class LRUCache {
public:
    LRUCache(int capacity) : capacity(capacity) { }

    int get(int key) {

    }

    void put(int key, int value) {

    }
private:
    //链表：记录键值对
    list<pair<int, int>> cache;
    //哈希表：记录键与键在链表的位置（迭代器） unordered_map为无序的哈希表
    unordered_map<int, list<pair<int, int>>::iterator> map;
    int capacity;
};

　　然后来考虑get函数，显然get函数需要做到：获取某键对应的值，如果键存在，根据最近最少使用规则，将其重新放置在链表的首端，并返回值；如果键不存在，返回-1。

    int get(int key) {
        //在哈希表内寻找是否有该键对应的值
        if (map.find(key) == map.end()) return -1;
        //获取该键对应的键值对，其中map[key]为迭代器，*则是取值，ky为pair类型
        auto ky = *map[key];
        //将其从链表中删除，并重新放回到链表首端
        cache.erase(map[key]);
        cache.push_front(ky);
        //在哈希表中更新该键在链表中的位置
        map[key] = cache.begin();
        return ky.second;
    }

　　put函数，首先考虑该键是否已在链表，如果在就进行修改操作，据最近最少使用规则，将其重新放置在链表的首端；如果不在，就进行添加操作，添加前还要考虑是否已经饱和，如果饱和就淘汰掉链表尾端的键值对，没饱和就直接添加在链表首端。

    void put(int key, int value) {
        //首先考虑链表内是否有该键
        if (map.find(key) != map.end())
        {
            //有就删除、修改、置顶一条龙
            auto ky = *map[key];    //是pair类型，注意*取值
            cache.erase(map[key]);    //删除
            ky.second = value;        //修改
            cache.push_front(ky);    //置顶
            map[key] = cache.begin();    //在哈希表中更新该键在链表的位置
            return;            //直接退出
        }
        //再考虑是否饱和
        if (cache.size() == capacity)
        {    
            //饱和，需要删除链表尾端的键值对，同时为了在哈希表中移除该键，先需要从链表中获取尾端的键，这就是为什么链表和哈希表都要记录键
            map.erase(cache.back().first);
            cache.pop_back();
        }
        //不饱和，直接在首端添加
        cache.push_front(make_pair(key, value));
        map[key] = cache.begin();
    }