LeetCode:LRU Cache

本文轉載自查看原文 2013-11-10 22:19 7023 LRU數據結構/ leetcode/ OJ/ LeetCode

題目大意：設計一個用於LRU cache算法的數據結構。題目鏈接。關於LRU的基本知識可參考here

分析：為了保持cache的性能，使查找，插入，刪除都有較高的性能，我們使用雙向鏈表（std::list）和哈希表（std::unordered_map）作為cache的數據結構，因為：

雙向鏈表插入刪除效率高（單向鏈表插入和刪除時，還要查找節點的前節點）
哈希表保存每個節點的地址，可以基本保證在O(1)時間內查找節點

具體實現細節：

越靠近鏈表頭部，表示節點上次訪問距離現在時間最短，尾部的節點表示最近訪問最少
查詢或者訪問節點時，如果節點存在，把該節點交換到鏈表頭部，同時更新hash表中該節點的地址
插入節點時，如果cache的size達到了上限，則刪除尾部節點，同時要在hash表中刪除對應的項。新節點都插入鏈表頭部。本文地址

代碼如下：

 1 struct CacheNode
 2 {
 3     int key;
 4     int value;
 5     CacheNode(int k, int v):key(k), value(v){}
 6 };
 7 
 8 class LRUCache{
 9 public:
10     LRUCache(int capacity) {
11         size = capacity;
12     }
13     
14     int get(int key) {
15         if(cacheMap.find(key) == cacheMap.end())
16             return -1;
17         else
18         {
19             //把當前訪問的節點移到鏈表頭部,並且更新map中該節點的地址
20             cacheList.splice(cacheList.begin(), cacheList, cacheMap[key]);
21             cacheMap[key] = cacheList.begin();
22             return cacheMap[key]->value;
23         }
24         
25     }
26     
27     void set(int key, int value) {
28         if(cacheMap.find(key) == cacheMap.end())
29         {
30             if(cacheList.size() == size)
31             {//刪除鏈表尾部節點（最少訪問的節點）
32                 cacheMap.erase(cacheList.back().key);
33                 cacheList.pop_back();
34             }
35             //插入新節點到鏈表頭部,並且更新map中增加該節點
36             cacheList.push_front(CacheNode(key, value));
37             cacheMap[key] = cacheList.begin();
38         }
39         else
40         {//更新節點的值，把當前訪問的節點移到鏈表頭部,並且更新map中該節點的地址
41             cacheMap[key]->value = value;
42             cacheList.splice(cacheList.begin(), cacheList, cacheMap[key]);
43             cacheMap[key] = cacheList.begin();
44         }
45         
46     }
47 private:
48     list<CacheNode> cacheList;
49     unordered_map<int, list<CacheNode>::iterator>cacheMap;
50     int size;
51 };

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