0020LRU缓存机制

LRU缓存机制

编号：0020

题目来源：leetcode

题目描述

运用所掌握的数据结构，设计和实现一个**LRU(最近最少使用)缓存机制。**它应当支持以下操作：获取数据get和写入数据put，要求两种操作的时间复杂度为$O(1)$

获取数据get(key)：如果关键字key存在于缓存中，则获取关键字的值(总是正数)，否则返回-1

写入数据put(key,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$关键字和值$。当缓存容量达到上限时，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。

解答算法

算法思路

要想在常数时间内获取关键字的值，显然应该用到hash_map类型。同样的，要用一个链表来表示对存在关键字的最近操作顺序，最新操作的放在链表头，最久操作的放在链表尾，要想在常数的时间内进行操作，双向链表是比较合适的数据结构。

当get(key)的时候，首先通过hash_map确定key是否存在，存在的话找到其对应的链表节点，返回其val，然后把该结点移动到链表头部。

当set(key,value)的时候，首先通过hash_map确定key是否存在，存在的话找到对应的链表结点，更新其val，然后把该节点移动到链表头部；如果不存在，那么创建一个新的节点，同时判断如果size已经满的话，删除链表最后一个节点。

代码实现

struct DLinkedNode {   //定义的双向链表的结点
    int key, value;   //两个关键词
    DLinkedNode* prev;  //父节点链接
    DLinkedNode* next;  //子节点链接
    DLinkedNode(): key(0), value(0), prev(nullptr), next(nullptr) {}
    DLinkedNode(int _key, int _value): key(_key), value(_value), prev(nullptr), next(nullptr) {}
};

class LRUCache {
private:
    unordered_map<int, DLinkedNode*> cache;
    DLinkedNode* head;
    DLinkedNode* tail;
    int size;      //当前容量
    int capacity;  //最大容量

public:
    LRUCache(int _capacity): capacity(_capacity), size(0) {
        // 使用伪头部和伪尾部节点
        head = new DLinkedNode();
        tail = new DLinkedNode();
        head->next = tail;
        tail->prev = head;
    }
    
    int get(int key) {
        if (!cache.count(key)) {   //判断key是否存在于哈希表中
            return -1;
        }
        // 如果 key 存在，先通过哈希表定位，再移到头部
        DLinkedNode* node = cache[key];
        moveToHead(node);
        return node->value;
    }
    
    void put(int key, int value) {
        if (!cache.count(key)) {
            // 如果 key 不存在，创建一个新的节点
            DLinkedNode* node = new DLinkedNode(key, value);
            // 添加进哈希表
            cache[key] = node;
            // 添加至双向链表的头部
            addToHead(node);
            ++size;
            if (size > capacity) {
                // 如果超出容量，删除双向链表的尾部节点
                DLinkedNode* removed = removeTail();
                // 删除哈希表中对应的项
                cache.erase(removed->key);
                --size;
            }
        }
        else {
            // 如果 key 存在，先通过哈希表定位，再修改 value，并移到头部
            DLinkedNode* node = cache[key];
            node->value = value;
            moveToHead(node);
        }
    }

    void addToHead(DLinkedNode* node) {
        node->prev = head;
        node->next = head->next;
        head->next->prev = node;
        head->next = node;
    }
    
    void removeNode(DLinkedNode* node) {
        node->prev->next = node->next;
        node->next->prev = node->prev;
    }

    void moveToHead(DLinkedNode* node) {
        removeNode(node);
        addToHead(node);
    }

    DLinkedNode* removeTail() {
        DLinkedNode* node = tail->prev;
        removeNode(node);
        return node;
    }
};