原题链接：力扣（LeetCode）官网 - 全球极客挚爱的技术成长平台

感谢博主题解点拨思路：LeetCode 0146. LRU 缓存：双向链表 + 哈希-CSDN博客

题目描述

请你设计并实现一个满足  LRU (最近最少使用) 缓存 约束的数据结构。

实现 LRUCache 类：

• LRUCache(int capacity) 以 正整数 作为容量 capacity 初始化 LRU 缓存
• int get(int key) 如果关键字 key 存在于缓存中，则返回关键字的值，否则返回 -1 。
• void put(int key, int value) 如果关键字 key 已经存在，则变更其数据值 value ；如果不存在，则向缓存中插入该组 key-value 。如果插入操作导致关键字数量超过 capacity ，则应该 逐出 最久未使用的关键字。

函数 get 和 put 必须以 O(1) 的平均时间复杂度运行。

样例1：

输入

["LRUCache", "put", "put", "get", "put", "get", "put", "get", "get", "get"]
[[2], [1, 1], [2, 2], [1], [3, 3], [2], [4, 4], [1], [3], [4]]

输出

[null, null, null, 1, null, -1, null, -1, 3, 4]

解释

LRUCache lRUCache = new LRUCache(2);
lRUCache.put(1, 1); // 缓存是 {1=1}
lRUCache.put(2, 2); // 缓存是 {1=1, 2=2}
lRUCache.get(1);    // 返回 1
lRUCache.put(3, 3); // 该操作会使得关键字 2 作废，缓存是 {1=1, 3=3}
lRUCache.get(2);    // 返回 -1 (未找到)
lRUCache.put(4, 4); // 该操作会使得关键字 1 作废，缓存是 {4=4, 3=3}
lRUCache.get(1);    // 返回 -1 (未找到)
lRUCache.get(3);    // 返回 3
lRUCache.get(4);    // 返回 4

Tag

双向链表 哈希表

题目分析

LRU算法需要维护最久未使用的关键字，题目要求put和get都是O(1)复杂度，所使用的数据结构需要O(1)查询到关键字所在位置，并将位置调整到最近使用，同时给出关键字需要O(1)时间内得到value值。

思路

get中查询value做到O(1)比较容易,可以使用哈希表实现（此题使用map）。

put中在O(1)时间内使新加入元素调整到最近使用很多数据结构都能做到，诸如链表插头（尾）、队列入队、入栈等，调整节点位置包括找到节点位置+移动节点，O(1)调整位置直接用这些数据结构则不行。因此我们采用map<int,node*>的方式存储，根据关键字直接查到链表节点的地址，从而根据地址可以直接对节点进行操作。

设计链表头结点为最近使用，尾节点为最久未使用。节点位置在O(1)时间内找到后，需要将节点从原位置调整至队首，同时超过缓存容量还要删除节点（队尾元素）。使用单链表可以做到移动节点，但无法快速删除尾节点，而使用双向链表删除尾节点后，可以根据指向前一个节点的prev指针将前一个节点设为尾节点，下次溢出时可以快速删除。

C++代码

class node{
public:node *prev,*next;int key;int value;node(node *prev,node *next,int key,int value){this->key = key;this->value = value;this->prev = prev;this->next = next;}};class LRUCache {
private:int capacity;unordered_map<int,node*> mp;//node*:节点指针，存储链表中某个节点地址node *head,*tail;public:LRUCache(int capacity) {this->capacity = capacity;head = new node(nullptr,nullptr,0,0);tail = new node(head,nullptr,0,0);head->next = tail;}void adjust(node* temp) //将node移动到队首{temp->next = head->next;temp->prev = head;head->next = temp;temp->next->prev = temp;}int get(int key) {if(mp.count(key)){node* move = mp[key];/*删除节点*/move->prev->next = move->next;move->next->prev = move->prev;adjust(move);return mp[key]->value;}return -1;}void put(int key, int value) {if(mp.count(key)){node* temp = mp[key];mp[key]->value = value;//改值//删节点temp->prev->next = temp->next;temp->next->prev = temp->prev;adjust(temp);//调位置}else{node* newnode = new node(head,head->next,key,value);head->next->prev = newnode;head->next = newnode;mp[key] = newnode;}if(mp.size()>capacity){node* del = tail->prev;tail->prev = del->prev;del->prev->next = tail;mp.erase(del->key);}}
};/*** 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);*/

Debug

以下是我自己本地debug时用的代码

int main()
{freopen("stdin.txt","r",stdin);string op;LRUCache* obj = nullptr;while(cin>>op){if(op=="cache"){int capacity;cin>>capacity;obj = new LRUCache(capacity);cout<<"null ";}else if(op == "get"){int key;cin>>key;cout<<obj->get(key)<<" ";}else{int key,value;cin>>key>>value;obj->put(key,value);cout<<"null ";}}
}

cache
2
put
1 1
put
2 2
get
1 
put
3 3
get
2
put
4 4
get
1
get
3
get
4