目录

• • • 1、题目
    • 2、思路
    • 3、代码

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