Design and implement a data structure for Least Recently Used (LRU) cache. It should support the following operations: get and set.

get(key) - Get the value (will always be positive) of the key if the key exists in the cache, otherwise return -1.

set(key, value) - Set or insert the value if the key is not already present. When the cache reached its capacity, it should invalidate the least recently used item before inserting a new item.

参考：http://www.cnblogs.com/TenosDoIt/p/3417157.html

 

题目大意：设计一个用于LRU cache算法的数据结构。 。关于LRU的基本知识可参考

分析：为了保持cache的性能，使查找，插入，删除都有较高的性能，我们使用双向链表（std::list）和哈希表（std::unordered_map）作为cache的数据结构，因为：

• 双向链表插入删除效率高（单向链表插入和删除时，还要查找节点的前节点）
• 哈希表保存每个节点的地址，可以基本保证在O(1)时间内查找节点

具体实现细节：

• 越靠近链表头部，表示节点上次访问距离现在时间最短，尾部的节点表示最近访问最少
• 查询或者访问节点时，如果节点存在，把该节点交换到链表头部，同时更新hash表中该节点的地址
• 插入节点时，如果cache的size达到了上限，则删除尾部节点，同时要在hash表中删除对应的项。新节点都插入链表头部。     

 

C++实现代码：

#include
     
      #include
      
       #include
       
        using namespace std;struct CacheNode{    int key;    int value;    CacheNode(int k,int v):key(k),value(v) {}};class LRUCache{public:    LRUCache(int capacity)    {        size=capacity;    }    int get(int key)    {        auto iter=cacheMap.find(key);        if(iter!=cacheMap.end())        {            cacheList.splice(cacheList.begin(),cacheList,iter->second);            cacheMap[key]=cacheList.begin();            return cacheMap[key]->value;        }        return -1;    }    void set(int key, int value)    {        auto iter=cacheMap.find(key);        if(iter!=cacheMap.end())        {            cacheMap[key]->value=value;            cacheList.splice(cacheList.begin(),cacheList,cacheMap[key]);            cacheMap[key]=cacheList.begin();        }        else        {            if(size==(int)cacheList.size())            {                //记得要先删除map中的元素，然后再删除list中的地址，不然map中的地址无效，有可能指向后来插入的元素                cacheMap.erase(cacheList.back().key);                cacheList.pop_back();            }            cacheList.push_front(CacheNode(key,value));            cacheMap[key]=cacheList.begin();        }    }private:    int size;    unordered_map
        
         
          ::iterator> cacheMap;    list
          
            cacheList;};int main(){ LRUCache lru_cache(1); lru_cache.set(2,1); cout<
           
            <