LeetCode: LRU Cache

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LeetCode: LRU Cache

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.

地址：https://oj.leetcode.com/problems/lru-cache/

演算法：根據題目的意思是讓我們類比LRU演算法（最近最常使用演算法）。採用一個鏈表list來表示cache，這樣方便刪除鏈表中的任意元素，以及插入前端節點元素。另外使用一個map來索引鏈表中的每一個關索引值，這樣能夠快速的找到鏈表中關索引值相對應的位置。演算法實現三個函數：第一個為建構函式，用來設定cache的容量；第二個get函數，用於取得關索引值key對應的value值，首先尋找cache，如果未找到該key值，返回-1，如果找到該key值，則將該key對應的元素移到鏈表的前端節點，並更新索引值；第三個函數為set函數，用於設定關索引值key對應的value值，首先尋找cache，如果找到該key值，則設定該key值對應的value值，並把該key值移到鏈表的頭部，並更新索引值，如果沒找到且cache容量還未到達最大值，則在鏈表的頭部插入該key值，並且插入該key值對應的索引值，如果沒找到且cache容量已經達到最大值，則根據LRU演算法原則，刪除鏈表的最後一個節點同時刪除其索引值，然後將該key值插入鏈表頭部，並插入索引值。代碼：

 1 class LRUCache{ 2 public: 3     LRUCache(int capacity) { 4         cap = capacity; 5     } 6      7     int get(int key) { 8         map<int,Iter>::iterator it = index_map.find(key); 9         if(it == index_map.end()){10             return -1;11         }12         Iter p = it->second;13         int val = it->second->second;14         cache.push_front(*p);15         it->second = cache.begin();16         cache.erase(p);17         return val;18     }19     20     void set(int key, int value) {21         map<int,Iter>::iterator it = index_map.find(key);22         if (it != index_map.end()){23             cache.push_front(make_pair(key,value));24             cache.erase(it->second);25             it->second = cache.begin();26             return ;27         }28         if (cap > cache.size()){29             cache.push_front(make_pair(key,value));30             index_map[key] = cache.begin();31             return ;32         }33         index_map.erase(cache.back().first);34         cache.pop_back();35         cache.push_front(make_pair(key,value));36         index_map[key] = cache.begin();37     }38     typedef list<pair<int,int> >::iterator Iter;39     list<pair<int,int> > cache;40     map<int,Iter> index_map;41     int cap;42 };