算法知识点————【LRU算法】

思想:淘汰最久没有使用的
应用场景:手机清后台的时候先清最久没有使用的应用
设计一种数据结构:接收一个 capacity 参数作为缓存的最大容量,然后实现两个 API,一个是 put(key, val) 方法存入键值对,另一个是 get(key) 方法获取 key 对应的 val,如果 key 不存在则返回 -1。要求:get 和 put 方法必须都是 O(1) 的时间复杂度。
算法知识点————【LRU算法】_第1张图片
算法知识点————【LRU算法】_第2张图片
哈希链表:哈希的查找配合双向链表的快速插入和删除
算法知识点————【LRU算法】_第3张图片

class Node{
public:
  int key,value;
  Node *prev,*next;
  Node(int k =0 ,int v =0 ) : key(k),value(v){}
};
class LRUCache{
private:
	int capacity;
    Node* dummy;//哨兵
    unordered_map<int,Node*> key_to_value;
  
  //删除节点
  void remove(Node * x){
    x->prev->next = x->next;
    x->next->prev = x->prev;
  }
  //添加节点 放到最上面
  void put_front(Node * x){
    x->prev = dummy;
    x->next = dummy->next;
    x->prev->next = x;
    x->next->prev = x;
  }  
  //获取节点 抽出放在最上面
  Node* get_node(int key){
    auto it = key_to_value.find(key);
    if(it == key_to_value.end()) return nullptr;//没找到
    auto node = it->second;//找到的话 map的node节点返回
    remove(node);
    put_front(node);
    return node;
  }
public:
  LRUCache(int capacity) : capacity(capacity),dummy(new Node()){
    dummy->prev  = dummy;
    dummy->next = dummy;
  }
  int get(int key){
    auto node = get_node(key);
    return node? node->value:-1;
  }
  void put(int key,int value){
    auto node = get_node(key);
    if(node){//有这本书
      node->value = value;
      return ;
    }
    key_to_value[key] = node = new Node(key,value);//没有这本书
    put_front(node);//添加
    if(key_to_value.size() > capacity){//添加得判断
      auto node_back = dummy->prev;
      key_to_value.erase(node_back->key);
      remove(node_back);
      delete node_back;
    }
  }
  
};

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