Leetcode 146. LRU 缓存机制

146. LRU缓存机制（中等）

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 <= 3000
0 <= value <= 104
最多调用 3 * 104 次 get 和 put

思路一：

labuladong

对于双链表，尾端为最新，顶端为最旧。

当get时，更新key到尾部最新

当put时，如果已有，则先del再add；如果没有，就直接addRencently

先基于Node实现双链表DoubleList，对DoubleList实现addLast、remove、removeFirst（移除最旧）、length（获取长度）

再对于LRUCache实现update（更新key到最新）、addRencently（添加新key、val）、delKey（删除key）、removeLeastRencently（删除最旧）

再基于此实现get和put

 

struct Node{
    int key;
    int val;
    Node* pre;
    Node* next;
    Node(int key, int val){
        this->key=key;
        this->val=val;
        pre=nullptr;
        next=nullptr;
    }
};
class DoubleList{
public:
    DoubleList(){
        // 初始化双向链表的数据
        head=new Node(0,0);
        tail=new Node(0,0);
        head->next=tail;
        tail->pre=head;
        size=0;
    }
    // 在链表尾部添加节点 x，时间 O(1)
    int addLast(Node* node){
        tail->pre->next=node;
        node->pre=tail->pre;
        node->next=tail;
        tail->pre=node;
        size++;
        return size;
    }
    // 删除链表中的 x 节点（x 一定存在）
    // 由于是双链表且给的是目标 Node 节点，时间 O(1)
    int remove(Node* node){
        node->pre->next=node->next;
        node->next->pre=node->pre;
        size--;
        return size;
    }
    // 删除链表中第一个节点，并返回该节点，时间 O(1)
    Node* removeFirst(){
        Node* node=head->next;
        head->next=node->next;
        node->next->pre=head;
        size--;
        return node;
    }
    // 返回链表长度，时间 O(1)
    int length(){
        return size;
    }
    ~DoubleList(){
        if(head!=nullptr){
            delete head;
            head=nullptr;
        }
        if(tail!=nullptr){
            delete tail;
            tail=nullptr;
        }
    }

private:
    // 头尾虚节点   
    Node* head;
    Node* tail;
    // 链表元素数
    int size;
};
class LRUCache {
public:
    LRUCache(int capacity) {
        cap=capacity;
    }
    
    int get(int key) {
        map<int,Node*>::iterator it=m.find(key);
        if(it==m.end()){
            return -1;
        }
        Node* node=it->second;
        int val=node->val;
        update(key);
        return val;
    }
    
    void put(int key, int value) {
        if(m.count(key)==1){
            deleteKey(key);
            addRencently(key,value);
            return;
        }
        if(list.length()==cap){
            removeLeastRecently();
        }
        addRencently(key,value);
    }
private:
    /* 将某个 key 提升为最近使用的 */
    void update(int key){
        map<int,Node*>::iterator it=m.find(key);
        if(it==m.end()){
            return;
        }
        Node* node=it->second;
        // 先从链表中删除这个节点
        list.remove(node);
        // 重新插到队尾
        list.addLast(node);
    }
    /* 添加最近使用的元素 */
    void addRencently(int key,int val){
        Node* node=new Node(key,val);
        // 别忘了在 map 中添加 key 的映射
        m.insert(make_pair(key,node));
        // 链表尾部就是最近使用的元素
        list.addLast(node);
    }
    /* 删除某一个 key */
    void deleteKey(int key){
        map<int,Node*>::iterator it=m.find(key);
        if(it==m.end()){
            return;
        }
        Node* node=it->second;
        // 从链表中删除
        list.remove(node);
        // 从 map 中删除
        m.erase(key);
    }
    /* 删除最久未使用的元素 */
    void removeLeastRecently(){
        // 链表头部的第一个元素就是最久未使用的
        Node* node=list.removeFirst();
        // 同时别忘了从 map 中删除它的 key
        int key=node->key;
        m.erase(key);
    }

    DoubleList list;
    map<int,Node*> m;
    int cap;
};

 

写法二：

使用hash保存key和node，然后使用双链表来维持lru，每次查询时，先del(node），然后add（node），保障链表更新

struct LRUListNode{
        LRUListNode* pre;
        LRUListNode* next;
        int key;
        int value;
        LRUListNode(int k,int v){key=k;value=v;};
        LRUListNode(){}; //默认构造来构建head、tail
    };
class LRUCache {
public:
    LRUCache(int capacity) {
        c=capacity;
        l=0;
        head.next=&tail; //不要忘记初始化head和tail
        tail.pre=&head;
        
    }
    
    int get(int key) {
        if(m.find(key)!=m.end()){
            LRUListNode* node=m[key];
            del(node);
            add(node);
            return node->value;
        }
        return -1;
    }
    
    void put(int key, int value) {
        if(m.find(key)!=m.end()){
            LRUListNode* node=m[key];
            node->value=value;
            del(node);
            add(node);
        }
        else{
            LRUListNode* node=new LRUListNode(key,value);
            m[key]=node;
            add(node);
        }
        if(l>c){
            LRUListNode* node=tail.pre;
            m.erase(node->key);
            del(node);
            delete node;
        }
    }
    void del(LRUListNode* node){
        LRUListNode* pre=node->pre;
        LRUListNode* next=node->next;
        pre->next=next;
        next->pre=pre;
        --l;
    }
    void add(LRUListNode* node){
        node->next=head.next;
        head.next->pre=node;
        head.next=node;
        node->pre=&head;
        ++l;
    }
    
    unordered_map<int, LRUListNode*> m;
    LRUListNode head;
    LRUListNode tail;
    int c;
    int l;
};

/**
 * 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);
 */