手撸LRU算法

题目：

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 。
实现 LRUCache 类：

• LRUCache(int capacity) 以正整数作为容量 capacity 初始化 LRU 缓存
• int get(int key) 如果关键字 key 存在于缓存中，则返回关键字的值，否则返回 -1 。
• void put(int key, int 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：

输入
["LRUCache", "put", "put", "get", "put", "get", "put", "get", "get", "get"]
[[2], [1, 1], [2, 2], [1], [3, 3], [2], [4, 4], [1], [3], [4]]
输出
[null, null, null, 1, null, -1, null, -1, 3, 4]

解释
LRUCache lRUCache = new LRUCache(2);
lRUCache.put(1, 1); // 缓存是 {1=1}
lRUCache.put(2, 2); // 缓存是 {1=1, 2=2}
lRUCache.get(1);    // 返回 1
lRUCache.put(3, 3); // 该操作会使得关键字 2 作废，缓存是 {1=1, 3=3}
lRUCache.get(2);    // 返回 -1 (未找到)
lRUCache.put(4, 4); // 该操作会使得关键字 1 作废，缓存是 {4=4, 3=3}
lRUCache.get(1);    // 返回 -1 (未找到)
lRUCache.get(3);    // 返回 3
lRUCache.get(4);    // 返回 4

提示：

• 1 <= capacity <= 3000
• 0 <= key <= 10000
• 0 <= value <= 105
• 最多调用 2 * 105 次 get 和 put

来源：力扣（LeetCode）
链接：https://leetcode-cn.com/problems/lru-cache

解题思路：

• 题目要求我们使用O（1）的复杂度，里面涉及到查找和删除操作，由于数组查找时O（1）的，但是删除时O（n）的，不符合要求，我们可以使用双链表+哈希表的方式，链表删除时O（1）的，哈希表查找时O（1）的。
• 双链表的左边都是最新使用的元素，右边是最久未使用的元素。

代码如下：

class LRUCache {
public:

    struct Node
    {
        int key, val;
        Node *left, *right;
        Node(int _key, int _val) : key(_key), val(_val), left(nullptr), right(nullptr) {}
    } *L, *R;

    int n;
    unordered_map<int, Node*> hash;

    LRUCache(int capacity) {
        n = capacity;
        L = new Node(-1, -1), R = new Node(-1, -1);
        L->right = R, R->right = L;
    }

    void remove(Node *p)
    {
        p->right->left = p->left;
        p->left->right = p->right;
    }

    void insert(Node *p)
    {
        p->right = L->right;
        p->left = L;
        L->right->left = p;
        L->right = p;       
    }
    
    int get(int key) {
        if (hash.count(key) == 0) return -1;
        auto p = hash[key];
        remove(p);
        insert(p);
        return p->val;
    }
    
    void put(int key, int value) {
        if (hash.count(key)) 
        {
            auto p = hash[key];
            p->val = value;
            remove(p);
            insert(p);
        }
        else 
        {
            if (hash.size() == n) 
            {
                auto p = R->left;
                remove(p);
                hash.erase(p->key);
            }
            auto p = new Node(key, value);
            hash[key] = p;
            insert(p);
        }
    }
};

/**
 * 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);
 */