LRU Cache

分析：为了保持cache的性能，使查找，插入，删除都有较高的性能，我们使用双向链表（std::list）和哈希表（std::unordered_map）作为cache的数据结构，因为：

  ● 双向链表插入删除效率高（单向链表插入和删除时，还要查找节点的前节点）

  ● 哈希表保存每个节点的地址，可以基本保证在O(1)时间内查找节点

unordered_map容器比map容器更快地通过键值访问他们的单个元素，虽然unordered_map一般都是比map通过其元素的一个子集范围迭代效率低。哈希map允许使用操作运算符（运算符[]）以其键值作为参数直接访问元素。
map是用红黑树实现的，查找效率为O（logn），而unordered_map是通过哈希表实现的，虽然增加空间复杂度，但是查找效率却是O（1），所以unordered_map查找效率更高。

具体实现细节：

  ● 越靠近链表头部，表示节点上次访问距离现在时间最短，尾部的节点表示最近访问最少

  ● 查询或者访问节点时，如果节点存在，把该节点交换到链表头部，同时更新hash表中该节点的地址

  ● 插入节点时，如果cache的size达到了上限，则删除尾部节点，同时要在hash表中删除对应的项。新节点都插入链表头部。  

实现代码：

class LRUCache{
private:
    struct CacheNode
    {
        int key;
        int value;
        CacheNode(int k, int v):key(k), value(v){}//结构体的构造函数
    };

    list<CacheNode> cacheList;//用于LRU
    unordered_map<int, list<CacheNode>::iterator> cacheMap;//存储地址，快速访问元素
    int size;

public:
    LRUCache(int capacity) {
        size = capacity;
    }

    int get(int key) {
        if(cacheMap.find(key) == cacheMap.end())//没有命中
        {
            return -1;
        }
        //命中
        list<CacheNode>::iterator it = cacheMap[key];//获取命中节点的地址
        cacheList.erase(it);               //先删除命中的节点

        //创建一个新节点(代替命中节点)，将其放到链表头部
        cacheList.push_front(CacheNode(key,it->value));   //将命中的节点放到链表头部
        cacheMap[key] = cacheList.begin(); //更新该key的地址

        return cacheMap[key]->value;
    }

    void set(int key, int value) {
        if(cacheMap.find(key) == cacheMap.end())//没有命中
        {
            if(cacheList.size() == size)//超过cache的长度后，把链表尾部节点删除（最少访问的节点）
            {
                cacheMap.erase(cacheList.back().key);
                cacheList.pop_back();
            }
            //插入新节点到链表头部，并将新节点的地址插入到map中
           //创建一个新节点，将其放到链表头部
            cacheList.push_front(CacheNode(key,value));   //将新的节点放到链表头部
            cacheMap[key] = cacheList.begin();
        }
        else //命中
        {
            list<CacheNode>::iterator it = cacheMap[key];//获取命中节点的地址
            cacheList.erase(it);               //先删除命中的节点

            //创建一个新节点(代替命中节点，注意value用传进来的参数)
            cacheList.push_front(CacheNode(key,value));   //将命中的节点放到链表头部
            cacheMap[key] = cacheList.begin(); //更新该key的地址
        }
    }
};