leetcode 日经贴，Cpp code -LRU Cache

bachelorchen

于 2015-07-12 22:19:04 发布

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分类专栏：算法 leetcode Cpp

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本文介绍了一种使用双向链表和哈希表实现LRU(Least Recently Used)缓存策略的方法。该方法能够高效地在O(1)时间内完成获取(get)和设置(set)操作。双向链表用于维护元素的顺序，确保最近使用的元素位于链表头部；哈希表则提供了快速查找的能力。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

LRU Cache

class LRUCache{
public:
    LRUCache(int capacity) {
        mcapacity = capacity;
    }
    
    int get(int key) {
        mp_iterator_type itr = mmp.find(key);
        if (itr == mmp.end()) {
            return -1;
        } else {
            mlist.push_front(*itr->second);
            mlist.erase(itr->second);
            mmp[key] = mlist.begin();
            return mlist.begin()->second;
        }
    }
    
    void set(int key, int value) {
        mp_iterator_type itr = mmp.find(key);
        if (itr == mmp.end()) {
            if (mmp.size() == mcapacity) {
                list_iterator_type tobedelete = --mlist.end();
                mmp.erase(tobedelete->first);
                mlist.erase(tobedelete);
            }
            mlist.push_front(make_pair(key, value));
            mmp[key] = mlist.begin();
        } else {
            mlist.push_front(make_pair(key, value));
            mlist.erase(itr->second);
            mmp[key] = mlist.begin();
        }
    }
private:
    int mcapacity;
    typedef list<pair<int,int> >::iterator list_iterator_type;
    list<pair<int, int> > mlist;
    typedef unordered_map<int, list_iterator_type>::iterator mp_iterator_type;
    unordered_map<int, list_iterator_type> mmp;
};