LeetCode -146 LRU Cache

最新推荐文章于 2025-03-11 12:09:24 发布

happylife39

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本文介绍了一种基于最少最近使用(LRU)原则的缓存机制实现方法。该方法使用双向链表和哈希表来高效地管理缓存数据，确保了在缓存容量受限的情况下能够快速地获取和更新数据，同时维护了缓存中条目的访问顺序。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

class LRUCache    //least recently used
{
public:
   LRUCache(int capacity): _capacity(capacity) {}
   int get(int key)
   {
       HIPII::iterator iter = cache.find(key);
       if (iter == cache.end())
       {
            return -1;
       }
       touch(iter);
       return iter->second.first;
   }

   void set(int key , int value)
   {
       HIPII::iterator iter = cache.find(key);
       if(iter != cache.end())
           touch(iter);
       else
       {
           if (cache.size() == _capacity)
           {
               cache.erase(used.back());
               used.pop_back();

           }
           used.push_front(key);

       }
       cache[key] = make_pair(value,used.begin());
   }

private:
   typedef list<int> LI;
   typedef pair<int, LI::iterator> PII;
   typedef unordered_map<int,PII> HIPII;

   void touch(HIPII::iterator iter)
   {
       int key = iter->first;
       used.erase(iter->second.second);
       used.push_front(key);
       iter->second.second = used.begin();
   }

   HIPII cache;
   LI used;
   int _capacity;
};