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) - 如果密钥 (key) 存在于缓存中,则获取密钥的值(总是正数),否则返回 -1。
写入数据 put(key, value) - 如果密钥不存在,则写入其数据值。当缓存容量达到上限时,它应该在写入新数据之前删除最近最少使用的数据值,从而为新的数据值留出空间。
思路,用了哈希表存储,以及双向链表结构。
class LRUCache { public: unordered_map<int, list<pair<int,int> >::iterator > map; list<pair<int, int> > cache; //双向链表 int cap; public: LRUCache(int capacity) { this->cap = capacity; } int get(int key) { unordered_map<int, list<pair<int,int> >::iterator>::iterator find; find = map.find(key); if(find == map.end()){ return -1; } pair<int,int> tmp = *map[key]; cache.erase(map[key]); cache.push_front(tmp); map[key] = cache.begin(); //cache.erase(find->second); //cache.push_front(make_pair(key, find->second->second)); // pair<int, int> tmp(key, find->second->second); //map.insert(make_pair(key,cache.begin())); return map[key]->second; } void put(int key, int value) { unordered_map<int, list<pair<int,int> >::iterator>::iterator find; find = map.find(key); //先判断是否有键,如果有,则直接改变对应的值,并换到表头 if(find != map.end()){ //map[] find->second->second = value; pair<int,int> tmp = *map[key]; cache.erase(map[key]); cache.push_front(tmp); map[key] = cache.begin(); } else { //如果没有键值,则判断是否满,满则在链表删除最后一个值,删除对应哈希表的键。 if(cache.size() == cap){ pair<int, int> tmp = cache.back(); find = map.find(tmp.first); // pair<int, int> tmp = *map[tmp.first]; cache.pop_back(); map.erase(tmp.first); //map.insert(make_pair(key, cache.begin())); } //直接添加键值。 cache.push_front(make_pair(key, value)); //pair<int, int> tmp(key, value); map.insert(make_pair(key, cache.begin())); } } }; /** * 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); */
The Safest Way to Get what you Want is to Try and Deserve What you Want.