LeetCode 146. LRU 缓存

题目链接

力扣（LeetCode）官网 - 全球极客挚爱的技术成长平台

了解LRU

        LRU是Least Recently Used的缩写，即最近最少使用，是一种常用的页面置换算法，选择最近最久未使用的页面予以淘汰。该算法赋予每个页面一个访问字段，用来记录一个页面自上次被访问以来所经历的时间 t，当须淘汰一个页面时，选择现有页面中其 t 值最大的，即最近最少使用的页面予以淘汰。

题目解析

        我们定义一个双向链表，若某个结点被获取或者新插入或者改动。我们就视为该节点刚刚被访问了，因此就将该节点插入该双向链表的头结点处。

        若超过该缓存的capacity就将该双向链表的尾结点进行删除。

        我们在此需要自己实现一个双向链表供我们使用，为了更好的通过某个结点的key来访问到该结点，我们使用哈希表将key和对应的结点进行存储。

代码

struct  DLinkedNode 
{
    int _key;
    int _value;
    DLinkedNode * prev;
    DLinkedNode * next;
    // 无参的构造函数
    DLinkedNode () :_key(0), _value(0), prev(nullptr), next(nullptr) {}
    // 有参的构造函数
    DLinkedNode (int key, int value) :_key(key), _value(value), prev(nullptr), next(nullptr)
    {}
};
class LRUCache
{
    // 双向链表+哈希表
public:
    LRUCache(int capacity) :_capacity(capacity), _size(0)
    {
        // 创建一个伪头部结点和伪尾部结点
        head = new DLinkedNode ();
        tail = new DLinkedNode ();

        head->next = tail;
        tail->prev = head;
    }

    int get(int key)
    {
        if (cache.count(key) != 0)
        {
            DLinkedNode * cur = cache[key];
            moveToHead(cur);
            return cur->_value;
        }
        return -1;
    }

    void put(int key, int value)
    {
        // 如果key不存在的情况下
        if (cache.count(key) == 0)
        {
            // 为该key创建一个新的结点
            DLinkedNode * node = new DLinkedNode (key, value);
            // 添加到哈希表中
            cache[key] = node;
            // 将该结点添加至头部
            addToHead(node);
            // 更新大小
            _size++;
            // 如果此时已经超过缓存容量
            if (_size > _capacity)
            {
                // 删除双链表的尾部结点
                DLinkedNode * removenode = removeTail();
                // 删除哈希表中对应的键值对
                cache.erase(removenode->_key);
                // 防止内存泄漏
                delete removenode;
                // 更新大小
                _size--;
            }
        }
        // 如果key存在，通过哈希表找到对应的结点，然后修改value然后将该结点移动到头部即可
        else
        {
            DLinkedNode * node = cache[key];
            node->_value = value;
            moveToHead(node);
        }
    }

    // 将该结点添加到头部位置
    void addToHead(DLinkedNode * node)
    {
        node->prev = head;
        node->next = head->next;
        head->next->prev = node;
        head->next = node;
    }
    // 移除该结点
    // 方法就是让该结点的前后节点连接起来
    void removeNode(DLinkedNode * node)
    {
        node->prev->next = node->next;
        node->next->prev = node->prev;
    }
    // 将该结点移动到头部位置
    void moveToHead(DLinkedNode * node)
    {
        // 首先移除该结点
        removeNode(node);
        // 然后让该结点移动到头部位置
        addToHead(node);
    }
    DLinkedNode * removeTail()
    {
        DLinkedNode * node = tail->prev;
        removeNode(node);
        return node;
    }
private:
    // 
    unordered_map cache;
    DLinkedNode * head;
    DLinkedNode * tail;
    int _size;
    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);
 */