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。它应该支持以下操作： 获取数据 get 和 写入数据 put 。
获取数据 get(key) - 如果密钥 (key) 存在于缓存中，则获取密钥的值（总是正数），否则返回 -1。
写入数据 put(key, value) - 如果密钥不存在，则写入其数据值。当缓存容量达到上限时，它应该在写入新数据之前删除最近最少使用的数据值，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:
LRUCache cache = new LRUCache( 2 /* 缓存容量 */ );cache.put(1, 1); cache.put(2, 2); cache.get(1); // 返回 1 cache.put(3, 3); // 该操作会使得密钥 2 作废 cache.get(2); // 返回 -1 (未找到) cache.put(4, 4); // 该操作会使得密钥 1 作废 cache.get(1); // 返回 -1 (未找到) cache.get(3); // 返回 3 cache.get(4); // 返回 4
参考博客：http://www.cnblogs.com/grandyang/p/4587511.html
解答：通过构建一个list表，内容为pair<int,int>，即键-值对，用于存放当前的缓存值。同时构建一个Hash表，
unordered_map<int, list<pair<int,int>>::iterator> m 用于存放key-list内容，目的是用于快速查询键值对。
get函数：查询哈希表中是否有输入的key值，没有则返回 -1 ，否则返回相应的值，并用list.splice更新当前键值对在list最前处。
put函数：如果存在键值对，那么则在list中删除该键值对。将新输入的键值对放在list的最前处，并同时更新Hash表中的键值对。
如果容量已经超过最大值，那么将最不常用的键值对（位于list最后处）弹出。同时删除Hash表中的键值对。
函数说明：
【1】unordered_map<int, list<pair<int,int>>::iterator> m;
auto it=m.find(key); 相当于 list<pair<int,int>>::iterator it;
【2】it->second 表示取到了pair<int,int>
【3】l.splice(l.begin(),l, it->second); 表示将pair<int,int>放置在list的最前端，其余顺序不变。
class LRUCache { public:LRUCache(int capacity) {this->capacity=capacity; }int get(int key) {// list<pair<int,int>>::iterator it;auto it=m.find(key);if(it==m.end()) return -1;l.splice(l.begin(),l, it->second);return it->second->second;}void put(int key, int value) {// list<pair<int,int>>::iterator it;auto it = m.find(key);if (it != m.end()) l.erase(it->second);l.push_front(make_pair(key, value));m[key] = l.begin();if ((int)m.size() > capacity) {int k = l.rbegin()->first;l.pop_back();m.erase(k);}}private:int capacity;list<pair<int,int>> l;unordered_map<int, list<pair<int,int>>::iterator> m; };/*** 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);*/
)
