*LFU*

请你为 最不经常使用（LFU）缓存算法设计并实现数据结构。

实现 LFUCache 类：

• LFUCache(int capacity) - 用数据结构的容量 capacity 初始化对象
• int get(int key) - 如果键 key 存在于缓存中，则获取键的值，否则返回 -1 。
• void put(int key, int value) - 如果键 key 已存在，则变更其值；如果键不存在，请插入键值对。当缓存达到其容量 capacity 时，则应该在插入新项之前，移除最不经常使用的项。在此问题中，当存在平局（即两个或更多个键具有相同使用频率）时，应该去除最近最久未使用的键。
  为了确定最不常使用的键，可以为缓存中的每个键维护一个 使用计数器 。使用计数最小的键是最久未使用的键。

当一个键首次插入到缓存中时，它的使用计数器被设置为 1 (由于 put 操作)。对缓存中的键执行 get 或 put 操作，使用计数器的值将会递增。

函数 get 和 put 必须以 \(O(1)\) 的平均时间复杂度运行。

常数还是比较优秀的😀

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
struct Node{
    int key,val,freq;
    Node(int _key ,int _val,int _freq):key(_key),val(_val),freq(_freq){}
};
class LFUCache{
    int minfreq,capacity;
    unordered_map<int,list<Node>::iterator>key_table;
    unordered_map<int,list<Node>>freq_table;
public:
    LFUCache(int _capacity){
        minfreq=0;
        capacity=_capacity;
        key_table.clear();
        freq_table.clear();
    }
    int get(int key){
        if(capacity==0)return -1;
        auto it=key_table.find(key);
        if(it==key_table.end())return -1;//it 返回的是迭代器，first second分别是键和值
        list<Node>::iterator node=it->second;
        int val =node->val;int freq=node->freq;
        freq_table[freq].erase(node);//因为对该key进行了get操作，所以要更新freq
        //要更形频次就得将原先的node删除，如何找到要删除的node呢？
        //list<node>::iterator node=it->second;就提供了该node的位置
        //进行freq_table[freq].erase(node); freq_table[node]返回的是对应list的队首地址
        //删除后对该list进行size判断，若该队列的长度为零，就应该删除这个队列，也就是删除对应freq_table的kv对
        //对应的语句则是 if(freq_table[freq].size()==0){
        //                  freq_table.erase(freq);
        //                  if(minfreq==freq)minfreq+=1;
        // }
        if(freq_table[freq].size()==0){
            freq_table.erase(freq);
            if(minfreq==freq)
                minfreq+=1;
        }
        //对应的就需要对两个map进行更行
        //在freq_table[freq+1]头插入新的freq更新过的节点
        //对key_table[key]进行更新
        freq_table[freq+1].push_front(Node(key,val,freq+1));
        key_table[key]=freq_table[freq+1].begin();
        return val;
    }
    void put(int key,int val){
        if(capacity==0)return ;
        auto it=key_table.find(key);
        //table中不存在该key
        if(it==key_table.end()){
            //缓存已满需要进行删除操作
            if(key_table.size()==capacity){
                auto it2=freq_table[minfreq].back();
                //为什么要key_table[minfreq]最后一个节点呢？
                //因为插入时插入的方式是在该队列的前面进行插入，所以在对列后面的节点访问时间更加要久远
                key_table.erase(it2.key);
                freq_table[minfreq].pop_back();
                if(freq_table[minfreq].size()==0){
                    freq_table.erase(minfreq);
                }
            }
            freq_table[1].push_front(Node(key,val,1));
            key_table[key]=freq_table[1].begin();
            minfreq=1;
        }else{
            //key_table中存在key，操作和get类似
            list<Node>::iterator node=it->second;
            int freq=node->freq;
            freq_table[freq].erase(node);
            if(freq_table[freq].size()==0){
                freq_table.erase(freq);
                if(minfreq==freq)
                    minfreq+=1;
            }
            freq_table[freq+1].push_front(Node(key,val,freq+1));
            key_table[key]=freq_table[freq+1].begin();
        }
    }
};