LRU cache 演算法的實現

什麼是LRU

LRU Cache是一個Cache置換演算法，含義是“最近最少使用”，當Cache滿（沒有閒置cache塊）時，把滿足“最近最少使用”的資料從Cache中置換出去，並且保證Cache中第一個資料是最近剛剛訪問的。由“局部性原理”，這樣的資料更有可能被接下來的程式訪問。 LRU基本演算法 要求 提供兩個介面：一個擷取資料int get(int key),一個寫入資料void set(int key, int value)。 無論擷取資料還是寫入資料，這個資料要保持在最容易訪問的位置。 緩衝的資料大小有限，當緩衝滿時置換出最長時間沒有被訪問的資料，否則直接把資料加入緩衝即可。 演算法

使用list來儲存快取資料的訪問序列，頭指標指向剛剛訪問過的資料。

使用map儲存資料的key和資料所在鏈表中的位置。map主要用於加速尋找（log(n)的時間複雜度）。

每次擷取資料時，遍曆map判斷資料（使用資料的key）是否在緩衝中，在則返回資料（存在則通過資料所在鏈表中的位置返回資料值）；不在則返回-1。

每次寫入新的資料時，可能有三種情況： 資料已在緩衝中
遍曆map判斷資料是否已在緩衝中，在則更新資料值，共置資料緩衝在鏈表頭。 資料不在緩衝中，緩衝已滿
剔除掉鏈表末尾的資料和map指定的資料key，並把新的資料加入到緩衝鏈表的頭，並更新map； 資料不在緩衝中，緩衝未滿
直接把新的資料加入到緩衝鏈表的頭，並更新map。 LRU實現

實現方案：使用stl的map和list
這裡map使用unordered_map（hashmap）+list(雙向鏈表），因此本質上使用hashmap和雙向鏈表

class LRUCache{    int m_capacity;    unordered_map<int,  list<pair<int, int>>::iterator> m_map; //m_map_iter->first: key, m_map_iter->second: list iterator;    list<pair<int, int>> m_list;                              //m_list_iter->first: key, m_list_iter->second: value;public:    LRUCache(int capacity): m_capacity(capacity) {    }    int get(int key) {        auto found_iter = m_map.find(key);        if (found_iter == m_map.end()) //key doesn't exist            return -1;        m_list.splice(m_list.begin(), m_list, found_iter->second); //move the node corresponding to key to front        return found_iter->second->second;                         //return value of the node    }    void set(int key, int value) {        auto found_iter = m_map.find(key);        if (found_iter != m_map.end()) //key exists        {            m_list.splice(m_list.begin(), m_list, found_iter->second); //move the node corresponding to key to front            found_iter->second->second = value;                        //update value of the node            return;        }        if (m_map.size() == m_capacity) //reached capacity        {           int key_to_del = m_list.back().first;            m_list.pop_back();            //remove node in list;           m_map.erase(key_to_del);      //remove key in map        }        m_list.emplace_front(key, value);  //create new node in list        m_map[key] = m_list.begin();       //create correspondence between key and node    }};