40：LRU Cache

本题解法代码的思想及编写参考了网址https://github.com/soulmachine/leetcode#leetcode题解题目

题目：Design and implement a data structure for Least Recently Used (LRU) cache. It should support the
following operations: get and set.
get(key) - Get the value (will always be positive) of the key if the key exists in the cache, otherwise
return -1.
set(key, value) - Set or insert the value if the key is not already present. When the cache reached its
capacity, it should invalidate the least recently used item before inserting a new item.

解析：使用双向链表(list)和哈希表(unordered_map)，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；双向链表插入和删除效率较高，单向链表插入和删除时，还要查找节点的前驱结点。具体实现细节：

1)：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;

2)：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；

3)：插入节点时，如果 cache 的 size 达到上限 capacity，则删除尾部节点，同时要在哈希表中删除对应的项，新节点插入链表头部

解题代码如下：

class LRUCache {
private:
        struct CacheNode {
                int value;
                int key;
                CacheNode(int v, int k) : value(v), key(k) {}
        };
public:
        LRUCache(int capacity) {
                this -> capacity = capacity;
        }

        int get(int key) {
                if (cacheMap.find(key) == cacheMap.end()) return -1;

                // 把当前访问的节点移到链表头部，并且更新 map 中该节点的地址
                cacheList.splice(cacheList.begin(), cacheList, cahceMap[key]);
                cacheMap[key]= cacheList.begin();
                return cacheMap[key] -> value;
        }

        void put(int key, int value) {
                if (cacheMap.find(key) == cacheMap.end()) {
                        if (caceList.size() == capacity) { //删除链表尾部节点(最少访问的结点)
                                cacheMap.erase(cacheList.back().key);
                                cacheList.pop_back();
                        }
                        // 插入新节点到链表头部，并且在 map 中增加该节点
                        cacheList.push_front(CacheNode{value, key});
                        cacheMap[key] = cacheList.begin();
                }
                else {
                        //更新节点的值，把当前的访问的节点移到链表头部，并且
                        // 更新 map 中该节点的地址
                        cacheMap[key] -> value = value;
                        cacheList.splice(cacheList.begin(), cacheList, cacheMap[key]);
                        cacheMap[key] = cacheList.begin();
                }
        }
private:
        list<CacheNode> cacheList;
        unordered_map<int, list<CacheNode>::iterator> cacheMap;
        int capacity;
};