[LeetCode] 146. LRU缓存机制(设计题)

146. 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) - 如果关键字 (key) 存在于缓存中，则获取关键字的值（总是正数），否则返回 -1。
写入数据 put(key, value) - 如果关键字已经存在，则变更其数据值；如果关键字不存在，则插入该组「关键字/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久未使用的数据值，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);    // 该操作会使得关键字 2 作废
cache.get(2);       // 返回 -1 (未找到)
cache.put(4, 4);    // 该操作会使得关键字 1 作废
cache.get(1);       // 返回 -1 (未找到)
cache.get(3);       // 返回  3
cache.get(4);       // 返回  4

解题思路： LRU一般是用链表来模拟，解单纯的LRU题应该不难，但是解的优雅还是需要训练的，然后此题提出要求，put/get操作需要在时间复杂度为O(1)下完成，那么意味着，只用链表解题肯定不行，因为我们在移动节点之前需要通过key找到这个节点，只能线性查找，若想加速查找并且以时间复杂度为O(1)查找，则需要用到hashmap，这里我们用hashmap存放key到节点迭代器的映射，至此即可解题。另外对于STL中list操作常用的是push_front/back,pop_front/back，insert，通过这三个虽然能实现链表节点的移动，但是不够优雅，这里介绍list的另一个API，splice.

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std::list::splice，将一个链表某个位置的节点移动到另一个链表某个位置，若这两个链表相同，则实现的是链表内节点的移动

void splice (iterator position, list& x, iterator i); // position in List A, list& x is List B, i in List B

splice的作用是将链表B上迭代器i所指的节点移动到链表A上迭代器position所指的位置。

// LRU
// Time complexity of all operation: O(1), space: O(1)
class LRUCache {
public:
    LRUCache(int capacity) {
        this->capacity = capacity;
    }
    
    int get(int key) {
        auto it = mp.find(key);
        if (it != mp.end()) {
            lru.splice(lru.begin(), lru, it->second.first);
            return it->second.second;
        } else {
            return -1;
        }
    }
    
    void put(int key, int value) {
        auto it = mp.find(key);
        if (it != mp.end()) {
            lru.splice(lru.begin(), lru, it->second.first);
            it->second.second = value;
        } else {
            lru.push_front(key);
            mp[key] = make_pair(lru.begin(), value);
            if (lru.size() > capacity) {
                int k = *(lru.rbegin());
                auto it = mp.find(k);
                mp.erase(it);
                lru.pop_back();
            }
        }
    }
private:
    list<int> lru;
    unordered_map<int, pair<list<int>::iterator, int>> mp;
    int capacity;  
};

/**
 * Your LRUCache object will be instantiated and called as such:
 * LRUCache* obj = new LRUCache(capacity);
 * int param_1 = obj->get(key);
 * obj->put(key,value);
 */

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对一些经典算法，最好能记住最优(优雅)的解法，比如这里的LRU cache，可以阅读参考资料中的博客，记住标答。

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参考资料：

http://www.cplusplus.com/reference/list/list/

http://www.cplusplus.com/reference/list/list/splice/

https://www.cnblogs.com/grandyang/p/4587511.html