C++ LRU

LRU：最近最少使用缓存，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 key 已经存在，则变更其数据值 value ；如果不存在，则向缓存中插入该组 key-value。如果插入操作导致关键字数量超过 capacity ，则应该逐出最久未使用的关键字。
  函数 get 和 put 必须以 O(1) 的平均时间复杂度运行。

总是希望最近使用的、最频繁使用的数据存储在比较靠前的位置。于是，LRU 缓存要具备以下特点：

• 插入某个数据时，它应该被放到 Cache 的最前面
• 查询某个数据之后，它应该被挪到 Cache 的最前面
• 插入数据时，如果 Cache 的容量不够时，把 Cache 尾部的数据移出

一个常见的LRU缓存的实现思路是使用哈希表和双向链表结合的方法：

1. 哈希表: 存储键和指向其在双向链表中节点的指针，用于O(1)时间复杂度内查找键。
2. 双向链表: 存储键值对，链表的顺序由元素的使用顺序决定。最近使用的元素被放置在链表的前端，而最少使用的元素则被放置在链表的尾端。

如果考虑线程安全性，就需要用到锁，C++中的mutex，配合std::lock_guard使用。

#include<iostream>
#include <string.h>
#include<mutex>

namespace _LRU{
   

// 设计一个不限类型的线程安全的LRU，还不让使用STL
template<typename K, typename V>
class Node{
   
public:
    K key;
    V value;
    Node* prev;
    Node* next;

    Node(K k, V v):key(k),value(v),prev(nullptr),next(nullptr){
   }

};

template<typename K, typename V>
class LRUCache{
   
public:
    LRUCache(int cap) : capacity(cap),size(0){
   
        head = new Node<K,V>(K(),V()