LRU最近最少使用代码实现

LRU是指长期没有被使用的数据在未来使用的概率不大，当数据所占内存达到一定的阈值，要移除最近最少使用的数据，为新加入的数据腾出空间。

LRU使用哈希+链表的结构，如图所示，我们假设容量为2，依次插入数据1和数据2；

当访问了某个结点，就将结点放在链表的最右端。如图所示我们访问了结点1，就将结点1移到链表的最右端。

当达到了容量上限再插入新数据时，就将最近最少使用的数据移除，如图所示，我们插入结点3，在插入之前将结点2移出去。

详细代码如下：get()用来访问元素，set()用来添加元素。

class LRU
{
   public:
       LRU(int k):m_capcity(k){};
       list<int>mylist;
       unordered_map<int, pair<int, list<int>::iterator>>hashmap;
       void insert(int key,int value)
      {
        mylist.push_back(key);
        hashmap[key]=make_pair(value, --mylist.end());
      }
       int get(int key) //每访问一次将该结点移到链表最右边
    {
        auto it=hashmap.find(key);  //在哈希表中找key
        if(it!=hashmap.end())//找到了
        {
            mylist.erase(it->second.second); //删除链表当前结点
            mylist.push_back(key);//重新在尾部删除
            hashmap[key].second=(--mylist.end()); 
//修改哈希表中的指针部分，让它重新指向链表的尾部
            return it->second.first;
        }
        return -1;
    }
      void set(int key,int value) 
    {
        if(get(key)!=-1)//原来链表中有key,只需修改value
        {
            hashmap[key].first=value;
            return;
        }
        if(hashmap.size()<m_capcity)//还有空间，直接插入
            insert(key, value);
        else//将链表最左边的结点连同哈希表结点一起删除
        {
            int removekey=mylist.front();
            mylist.pop_front();
            hashmap.erase(removekey);
            insert(key, value);
        }
    }
  private:
      int m_capcity
}