【数据结构】LRU缓存的简单模拟实现(leetcode力扣146LRU缓存)

文章目录

  • 一、定义
  • 二、LRU模拟实现
  • 二、代码实现


一、定义

LRU是Least Recently Used的缩写,意思是最近最少使用,它是一种Cache替换算法。
Cache的容量有限,因此当Cache的容量用完后,而又有新的内容需要添加进来时, 就需要挑选并舍弃原有的部分内容,从而腾出空间来放新内容。LRU Cache 的替换原则就是将最近最少使用的内容替换掉。

二、LRU模拟实现

146.LRU缓存
示例:pandas 是基于NumPy 的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的。

下面我们就借力扣的这道题来简单实现一个

题目中要求我们以O(1)的时间复杂度来完成,查找的话我们首先肯定会想到哈希表,但又涉及一个问题,我们查找完之后还需要更新一下刚刚查找数据的位置,将这个数据置为是新的数据,我们如何解决查找完改变数据的标识也做到O(1)呢?

要保持高效实现O(1)的put和get,那么使用双向链表和
哈希表的搭配是最高效和经典的
。使用双向链表是因为双向链表可以实现任意位置O(1)的插入和删除,使用哈希表是因为哈希表的增删查改也是O(1)。
在这里插入图片描述

需要注意:这里最巧的设计就是将unordered_map的value type放成list<pair<int, int>>::iterator,因为这样,当get一个已有的值以后,就可以直接找到key在list中对应的iterator,然后将这个值移动到链表的头部,保持LRU。

二、代码实现

#define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS 1
#include<iostream>
#include<list>
#include<unordered_map>using namespace std;class LRUCache {public:LRUCache(int capacity):_capacity(capacity){}int get(int key) {auto ret = _hashMap.find(key);//在hash中找到了key存的地方if (ret != _hashMap.end()) {LtIter it = ret->second;//将it移动到_LRUList的头部_LRUList.splice(_LRUList.begin(), _LRUList, it);return it->second;}else {return -1;}}void put(int key, int value) {auto ret = _hashMap.find(key);//原来没有key的数据则添加if (ret == _hashMap.end()) {//LRU满了,删除最近最少使用的就是链表尾部if (_capacity == _hashMap.size()) {pair<int, int>back = _LRUList.back();_hashMap.erase(back.first);//删哈希里面//链表里面k存的和哈希的是同一个key_LRUList.pop_back();//删链表尾部}//放入新的数据到链表头部_LRUList.push_front(make_pair(key, value));//哈希表中添加_hashMap[key] = _LRUList.begin();}//原来有key的数据则更新else {LtIter it = ret->second;it->second = value;//将这个位置移到链表头部_LRUList.splice(_LRUList.begin(), _LRUList, it);}}private://链表存kv结构//k为key值,v为我们要更新的数据typedef list<pair<int, int>>::iterator LtIter;//重命名链表迭代器int _capacity; // 容量大小,超过容量则换出,保持LRU//_LRUList假设链表头部为最近使用的,尾部为最近最少使用list<pair<int, int>> _LRUList;//hash中存放的是key值与对应链表迭代器的的映射关系unordered_map<int, LtIter>_hashMap;};

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