高频面试题_LRU缓存

首先，我们得了解LRU缓存是什么意思，按照网上的说法是这样来理解的。 比如说，我有一百万个数据，我的客户端需要从一百万个数据中找到我需要的数据，这样消耗的时间会很多，而我们在中间弄一个缓存结构，里面的容量是一万个数据单位，我们每查阅一次，就会把数据放进缓存结构里，如果有重复的，就将之前存进来的数据放在前面，直到容量满了，再存入一个新的数据时，就得把之前数据的最近最少使用的数据给剔除出缓存结构，将新的数据放进缓存结构里，这样我们客户端访问数据所需要的时间就会大大缩小，这也就是LRU缓存结构的意思，即最近最少使用。

那么我们就可以开始想如何才能达到我们的目的。 按照题目的要求，我们只能使用时间复杂度为O(1)的结构，那我们可以使用哈希表和双向链表来解决这道题目 1.先将双向链表和哈希表定义出来，定义完之后，我们再定义容量的大小和==哨兵节点（防止首节点为空时(first == null),出现无法指向下个节点情况。哨兵节点指向的下个单元为首节点。）== 2.初始化哨兵节点并且赋值，然后将两个哨兵节点双向连接 3.写一个移除函数和一个插入函数 4.补充查看和更新函数 图中所示是对链表中的元素进行插入的流程图

class LRUCache {
public:
    struct Node {//双向链表
        int key, value;
        Node* prev, *next;
        Node(int k, int v) : key(k), value(v), prev(nullptr), next(nullptr){}
    };
    Node* head, *tail;
    int _capacity;
    unordered_map<int, Node*> map;

    LRUCache(int capacity) {
        _capacity = capacity;
        head = new Node(-1, -1);
        tail = new Node(-1, -1);
        head->next = tail;
        tail->prev = head;
    }
    
    int get(int key) {//查看函数
        if(map.count(key)) {
            Node* node = map[key];
            remove(node);
            insert(node->key, node->value);

            return node->value;
        }else {
            return -1;
        }
    }
    
    void put(int key, int value) {//更新函数
        if(map.count(key)) {
            Node* node = map[key];
            remove(node);
            insert(key, value);
        }else {
            if(map.size() == _capacity) {
                Node* node = tail->prev;
                remove(node);
                insert(key, value);
            }else {
                insert(key, value);
            }
        }
    }

    void remove(Node* node) {//移除函数
        auto pre = node->prev;
        auto nxt = node->next;
        pre->next = nxt;
        nxt->prev = pre;

        map.erase(node->key);
    }

    void insert(int key, int value) {//插入函数
        auto node = new Node(key, value);
        auto pre = head;
        auto nxt = head->next;
        pre->next = node;
        node->next = nxt;
        nxt->prev = node;
        node->prev = pre;

        map[key] = node;
    }
};

/**
 * 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);
 */