LeetCode: LRU Cache [146]

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【題目】

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.

【題意】

        實現LRU策略
取相應的key-value
插入key-value是，需要刪除LRU的item

【思路】

        維護一個Map記錄對應的<key, value>對
        為了類比key的訪問先後關係，需要維護一個訪問次序列表，越靠後的節點，訪問時間距目前時間越短
而在insert或者訪問key的時候，需要從列表中找到對應的key，並把它調整到列表為。
這裡遇到兩個問題，一個是尋找，另一個是移動到末尾

如果使用順序表，尋找O（n）,移動O（n），在cache規模很大時時間代價過高
因此這裡使用雙向鏈表來處理

【代碼】

struct Node{    int key;    int val;    Node*prev;    Node*next;    Node(int k, int v): key(k), val(v){        prev=NULL; next=NULL;    }};class LRUCache{private:Node* head;Node* tail;int capacity;map<int, Node*>cache;public:    LRUCache(int capacity) {        this->head = NULL;this->tail = NULL;this->capacity = capacity;    }void move2tail(Node* node){if(node==tail)return;if(node==head){head = node->next;head->prev=NULL;tail->next=node;node->prev=tail;tail=node;tail->next=NULL;}else{node->prev->next = node->next;node->next->prev = node->prev;tail->next=node;node->prev=tail;tail=node;tail->next=NULL;}}        int get(int key) {        if(this->cache.find(key)==this->cache.end())return -1;move2tail(this->cache[key]);return this->cache[key]->val;    }        void set(int key, int value) {        if(this->cache.find(key)==this->cache.end()){//cache中還沒有if(this->capacity==0){//cache已經滿了//刪除頭結點this->cache.erase(head->key);head=head->next;if(head)head->prev=NULL;else tail=NULL;}else{//cache還沒滿this->capacity--;}//添加新節點Node* newNode=new Node(key, value);this->cache[key]=newNode;if(tail){tail->next=newNode;newNode->prev=tail;tail=newNode;tail->next=NULL;}else{head=tail=newNode;}}else{//cache中已經有了this->cache[key]->val = value;move2tail(this->cache[key]);}    }};