設計復雜度為O(1)的LRU緩存結構

題目描述

設計LRU緩存結構，該結構在構造時確定大小，假設大小為K，並有如下兩個功能

• set(key, value)：將記錄(key, value)插入該結構
• get(key)：返回key對應的value值

[要求]

• set和get方法的時間復雜度為O(1)
• 某個key的set或get操作一旦發生，認為這個key的記錄成了最常使用的。
• 當緩存的大小超過K時，移除最不經常使用的記錄，即set或get最久遠的。
  若opt=1，接下來兩個整數x, y，表示set(x, y)
  若opt=2，接下來一個整數x，表示get(x)，若x未出現過或已被移除，則返回-1
  對於每個操作2，輸出一個答案

示例1

輸入
復制
[[1,1,1],[1,2,2],[1,3,2],[2,1],[1,4,4],[2,2]],3
輸出
復制
[1,-1]
說明
第一次操作后：最常使用的記錄為("1", 1)
第二次操作后：最常使用的記錄為("2", 2)，("1", 1)變為最不常用的
第三次操作后：最常使用的記錄為("3", 2)，("1", 1)還是最不常用的
第四次操作后：最常用的記錄為("1", 1)，("2", 2)變為最不常用的
第五次操作后：大小超過了3，所以移除此時最不常使用的記錄("2", 2)，加入記錄("4", 4)，並且為最常使用的記錄，然后("3", 2)變為最不常使用的記錄

完整代碼

#include <unordered_map>
class Solution {
public:
    
    // 維護一個有序單向鏈表，當有一個新的數據被訪問時，從鏈表頭部開始遍歷鏈表：
    // 1 如果此數據之前已經在緩存中了，那么將其從原來的位置刪除，並將其插入到頭節點
    // 2 如果此數據之前不在緩存中：
    //   2.1 如果緩存未滿，則直接將此節點插入到頭節點
    //   2.2 如果緩存已滿，則刪除鏈表尾節點，將新的數據插入到頭節點
    // 復雜度為O(n)
     
     
    // 使用散列表hashtable與雙向鏈表的組合
    // 當要緩存某個數據的時候，先在鏈表中查找這個數據。如果沒有找到，則直接將數據放到鏈表的尾部；如果找到了，我們就把它移動到鏈表的尾部
    // 當緩存空間不夠，需要淘汰一個數據的時候，我們就直接將鏈表頭部的結點刪除
    // 復雜度為O(1)
    
    unordered_map<int, int> map;
    vector<int> cache;
    
    vector<int> LRU(vector<vector<int> >& operators, int k) {
        // write code here
        vector<int> result;
        for(int i = 0; i < operators.size(); i++){
            if(operators[i][0] == 1){
                set(operators[i][1], operators[i][2], k);
            }else if(operators[i][0] == 2){
                result.push_back(get(operators[i][1]));
            }
        }
        return result;
        
    }
    
    void set(int key, int value, int k){
        if(cache.size()== k){
            map.erase(cache[0]);
            cache.erase(cache.begin());
        }
        map[key] = value;
        // 這個時候應該先查找cache中是否存在key，如果存在就把它刪除后放到尾部
        for(int i = 0; i < cache.size(); i++){
            if(cache[i] == key){
                // 刪除
                cache.erase(cache.begin() + i);
                break;
            }
        }
        // 放到尾部
        cache.push_back(key);
    }
    
    int get(int key){
        // 根本不存在或者已經被刪除了
        if(map.find(key) == map.end()){
            return -1;
        }
        // 這個時候應該先查找cache中是否存在key，如果存在就把它刪除后放到尾部
        for(int i = 0; i < cache.size(); i++){
            if(cache[i] == key){
                // 刪除
                cache.erase(cache.begin() + i);
                // 放到尾部
                cache.push_back(key);
                break;
            }
        }
        return map[key];
    }
};