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1、题目
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 。
实现 LRUCache 类：
-
LRUCache(int capacity)以正整数作为容量capacity初始化LRU缓存 -
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。 -
void put(int key, int value)如果关键字已经存在，则变更其数据值；如果关键字不存在，则插入该组「关键字-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久未使用的数据值，从而为新的数据值留出空间。
进阶：你是否可以在 O(1) 时间复杂度内完成这两种操作？
示例：
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
提示：
- 1 <= capacity <= 3000
- 0 <= key <= 3000
- 0 <= value <= 104
- 最多调用 3 * 104 次 get 和 put
2、思路
(双链表+哈希)
O
(
1
)
O(1)
O(1)
使用一个双链表和一个哈希表：
- 双链表存储一个节点被使用（get或者put）的时间戳，且按最近使用时间从左到右排好序，最先被使用的节点放在双链表的第一位，因此双链表的最后一位就是最久未被使用的节点；
- 哈希表存储
key对应的链表中的节点地址,用于key-value的增删改查；
初始化：
-
n是缓存大小； - 双链表和哈希表都为空；
get(key)：
首先用哈希表判断key是否存在：
-
如果key不存在，则返回-1；
-
如果key存在，则返回对应的value，同时将key对应的节点放到双链表的最左侧；
put(key, value)：
首先用哈希表判断key是否存在：
- 如果key存在，则修改对应的value，同时将key对应的节点放到双链表的最左侧；
- 如果key不存在：
- 如果缓存已满，则删除双链表最右侧的节点（上次使用时间最老的节点），更新哈希表；
- 否则，插入(key, value)：同时将key对应的节点放到双链表的最左侧，更新哈希表；
时间复杂度分析：双链表和哈希表的增删改查操作的时间复杂度都是 O(1)，所以get和set操作的时间复杂度也都是 O(1)。
对应的双链表的几种操作
1、删除p节点
p->right->left = p->left;
p->left->right = p->right;
2、在L节点之后插入p节点
p->right = L->right;
p->left = L;
L->right->left = p;
L->right = p;
3、代码
class LRUCache {
public:
//定义双链表
struct Node{
int key,value;
Node* left ,*right;
Node(int _key,int _value): key(_key),value(_value),left(NULL),right(NULL){}
}*L,*R;//双链表的最左和最右节点，不存贮值。
int n;
unordered_map<int,Node*>hash;
void remove(Node* p)
{
p->right->left = p->left;
p->left->right = p->right;
}
void insert(Node *p)
{
p->right = L->right;
p->left = L;
L->right->left = p;
L->right = p;
}
LRUCache(int capacity) {
n = capacity;
L = new Node(-1,-1),R = new Node(-1,-1);
L->right = R;
R->left = L;
}
int get(int key) {
if(hash.count(key) == 0) return -1; //不存在关键字 key
auto p = hash[key];
remove(p);
insert(p);//将当前节点放在双链表的第一位
return p->value;
}
void put(int key, int value) {
if(hash.count(key)) //如果key存在，则修改对应的value
{
auto p = hash[key];
p->value = value;
remove(p);
insert(p);
}
else
{
if(hash.size() == n) //如果缓存已满，则删除双链表最右侧的节点
{
auto p = R->left;
remove(p);
hash.erase(p->key); //更新哈希表
delete p; //释放内存
}
//否则，插入(key, value)
auto p = new Node(key,value);
hash[key] = p;
insert(p);
}
}
};
/**
* 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);
*/
原题链接：146. LRU 缓存机制