牛客网 | 高频面试题 | 设计LRU缓存结构

题目

设计LRU缓存结构_牛客网

示例1
	输入
		[[1,1,1],[1,2,2],[1,3,2],[2,1],[1,4,4],[2,2]],3
	返回值
		[1,-1]
说明
	第一次操作后：最常使用的记录为("1", 1)
	第二次操作后：最常使用的记录为("2", 2)，("1", 1)变为最不常用的
	第三次操作后：最常使用的记录为("3", 2)，("1", 1)还是最不常用的
	第四次操作后：最常用的记录为("1", 1)，("2", 2)变为最不常用的
	第五次操作后：大小超过了3，所以移除此时最不常使用的记录("2", 2)，加入记录("4", 4)，并且为最常使用的记录，然后("3", 2)变为最不常使用的记录

解析

class Solution {
private:
public:
    /**
     * lru design
     * @param operators int整型vector<vector<>> the ops，操作数
     * @param k int整型 the k ，LRU缓存大小为k
     * @return int整型vector
     */
    int capacity;
    list<pair<int,int>> lrulst;//链表
    //list<pair<int,int>>::iterator 指向里面的元素
    unordered_map<int,list<pair<int,int>>::iterator > lruhash;//map
    vector<int> LRU(vector<vector<int> >& operators, int k) {
        // write code here
        vector<int> res;
        capacity = k;
        for(auto opt : operators){
            switch (opt[0]){
                case 1:
                    set(opt[1],opt[2]);
                    break;
                case 2:
                    res.push_back(get(opt[1]));
                    break;
                default:
                    break;
            }
        }
        return res;
    }
    void set(int key,int val){
        auto iter = lruhash.find(key);
        //判断是否存在
        if(iter == lruhash.end()) 
        {
            //如果容积满了
            if(capacity == lrulst.size())
            {
                //删掉最末元素
                lruhash.erase(lrulst.back().first);
                lrulst.pop_back();
            }
        }
        else    lrulst.erase(iter->second);//删掉更新一下
        //更新
        lrulst.push_front({key,val});
        lruhash[key] = lrulst.begin();
    }
    int get(int key){
        auto iter = lruhash.find(key);
        if(iter == lruhash.end())    return -1;
        int val = iter->second->second;
        //删掉链表节点，再重新添加
        lrulst.erase(iter->second);
        lrulst.push_front(*iter->second);
        return val;
    }
};