LeetCode146-LRU缓存机制

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。它应该支持以下操作： 获取数据 get 和 写入数据 put 。

获取数据 get(key) - 如果密钥 (key) 存在于缓存中，则获取密钥的值（总是正数），否则返回 -1。
写入数据 put(key, value) - 如果密钥不存在，则写入其数据值。当缓存容量达到上限时，它应该在写入新数据之前删除最近最少使用的数据值，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:

LRUCache cache = new LRUCache( 2 /* 缓存容量 */ );

cache.put(1, 1);
cache.put(2, 2);
cache.get(1);       // 返回  1
cache.put(3, 3);    // 该操作会使得密钥 2 作废
cache.get(2);       // 返回 -1 (未找到)
cache.put(4, 4);    // 该操作会使得密钥 1 作废
cache.get(1);       // 返回 -1 (未找到)
cache.get(3);       // 返回  3
cache.get(4);       // 返回  4

一、思路

总的来说，借鉴了插入排序的思想：

• 每次put一个密匙时，都要对列表进行查找，看是否存在该密匙，存在则删除该密匙，然后将新的密匙插入到向量末尾。
• 若不存在，则看看当前缓存是否达到上限，若已经达到上限，则删除向量中第一个元素；否则直接在向量末尾进行插入即可。

C++代码：

struct node {
	long time;
	int key, value;
};

bool cmp(const node n1, const node n2) {
	return n1.time > n2.time;
}

class LRUCache {
public:
	LRUCache(int capacity) {
		_capacity = capacity;
		_time = 0;
	}

	int get(int key) {
		for (int i = 0; i < table.size(); i++) {
			if (table[i].key == key) {
				node temp;
				temp.key = table[i].key;
				temp.value = table[i].value;
				temp.time = ++_time;
				table.erase(table.begin() + i, table.begin() + i + 1);
				table.push_back(temp);
				return temp.value;
			}
		}
		return -1;
	}

	void put(int key, int value) {
		node temp;
		temp.key = key;
		temp.value = value;
		temp.time = ++_time;
		for (int i = 0; i < table.size(); i++) {
			if (table[i].key == key) {
				table.erase(table.begin() + i, table.begin() + i + 1);
				table.push_back(temp);
				return;
			}
		}
		int cur_capacity = table.size();
		if (cur_capacity == _capacity) {
			table.erase(table.begin(), table.begin() + 1);
			table.push_back(temp);
		}
		else {
			table.push_back(temp);
		}
	}
private:

	vector<node> table;
	int _capacity;
	long _time;
};