LRU緩存這題使用 `unordered_map` 搭配 `list` 實現 LRU 缓存，透過哈希表實現 O(1) 查

題目

題解

class LRUCache {
private:
    int cap;
    list<pair<int, int>> cache; // key-value
    unordered_map<int, list<pair<int, int>>::iterator> mp;

public:
    LRUCache(int capacity) : cap(capacity) {}

    int get(int key) {
        auto it = mp.find(key);
        if (it == mp.end()) return -1;
        cache.splice(cache.begin(), cache, it->second);
        return it->second->second;
    }

    void put(int key, int value) {
        auto it = mp.find(key);
        if (it != mp.end()) {
            cache.splice(cache.begin(), cache, it->second);
            it->second->second = value;
        } else {
            if (cache.size() == cap) {
                auto last = cache.back();
                mp.erase(last.first);
                cache.pop_back();
            }
            cache.emplace_front(key, value);
            mp[key] = cache.begin();
        }
    }
};

操作	說明	操作細節	時間複雜度
`get(key)`	取出值並更新為最近使用	1. 查 `map`2. `splice` 把該節點移到最前3. 返回值	O(1)
`put(key, value)`	插入或更新 key-value	1. 查 `map`2. 如果存在 → 更新值 + `splice`3. 不存在 → 判斷容量4. 滿 → `pop_back` + `map.erase`5. 插入到前面 + `map[key] = begin()`	O(1)