LRU Cache

最新推荐文章于 2025-09-06 22:33:46 发布

weixin_33895604

最新推荐文章于 2025-09-06 22:33:46 发布

阅读量61

点赞数

文章标签：数据结构与算法 c/c++

本文介绍如何设计并实现一个支持get和set操作的LRU缓存算法，利用双向链表和哈希表作为数据结构，以确保高效查找、插入和删除操作。详细解释了双向链表和哈希表的作用，以及具体实现细节，包括更新节点位置和维护缓存大小的方法。

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.

参考：http://www.cnblogs.com/TenosDoIt/p/3417157.html

题目大意：设计一个用于LRU cache算法的数据结构。题目链接。关于LRU的基本知识可参考here

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

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。

C++实现代码：

#include<unordered_map>
#include<list>
#include<iostream>
using namespace std;

struct CacheNode
{
    int key;
    int value;
    CacheNode(int k,int v):key(k),value(v) {}
};
class LRUCache
{
public:
    LRUCache(int capacity)
    {
        size=capacity;
    }

    int get(int key)
    {
        auto iter=cacheMap.find(key);
        if(iter!=cacheMap.end())
        {
            cacheList.splice(cacheList.begin(),cacheList,iter->second);
            cacheMap[key]=cacheList.begin();
            return cacheMap[key]->value;
        }
        return -1;
    }

    void set(int key, int value)
    {
        auto iter=cacheMap.find(key);
        if(iter!=cacheMap.end())
        {
            cacheMap[key]->value=value;
            cacheList.splice(cacheList.begin(),cacheList,cacheMap[key]);
            cacheMap[key]=cacheList.begin();
        }
        else
        {
            if(size==(int)cacheList.size())
            {
                //记得要先删除map中的元素，然后再删除list中的地址，不然map中的地址无效，有可能指向后来插入的元素
                cacheMap.erase(cacheList.back().key);
                cacheList.pop_back();
            }
            cacheList.push_front(CacheNode(key,value));
            cacheMap[key]=cacheList.begin();
        }
    }
private:
    int size;
    unordered_map<int,list<CacheNode>::iterator> cacheMap;
    list<CacheNode> cacheList;
};

int main(){
    LRUCache lru_cache(1);
    lru_cache.set(2,1);
    cout<<lru_cache.get(2)<<endl;
    lru_cache.set(3,2);
    cout<<lru_cache.get(2)<<endl;
    cout<<lru_cache.get(3)<<endl;
}