本文主要是介绍LeetCode146：LRU(Least Recently Used)问题，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
https://leetcode.com/problems/lru-cache
问题描述
运用你所掌握的数据结构，设计和实现一个 LRU (最近最少使用) 缓存机制。它应该支持以下操作： 获取数据 get 和 写入数据 put 。
获取数据 get(key) - 如果关键字 (key) 存在于缓存中，则获取关键字的值（总是正数），否则返回 -1。
写入数据 put(key, value) - 如果关键字已经存在，则变更其数据值；如果关键字不存在，则插入该组「关键字/值」。当缓存容量达到上限时，它应该在写入新数据之前删除最久未使用的数据值，从而为新的数据值留出空间。
进阶:
你是否可以在 O(1) 时间复杂度内完成这两种操作？
解题思路
哈希表 + 双向链表
算法
LRU 缓存机制可以通过哈希表辅以双向链表实现，我们用一个哈希表和一个双向链表维护所有在缓存中的键值对。
双向链表按照被使用的顺序存储了这些键值对，靠近头部的键值对是最近使用的，而靠近尾部的键值对是最久未使用的。
哈希表即为普通的哈希映射（HashMap），通过缓存数据的键映射到其在双向链表中的位置。
这样以来，我们首先使用哈希表进行定位，找出缓存项在双向链表中的位置，随后将其移动到双向链表的头部，即可在 O(1)O(1)O(1) 的时间内完成 get 或者 put 操作。具体的方法如下：
对于 get 操作，首先判断 key 是否存在：
如果 key 不存在，则返回 −1-1−1；
如果 key 存在，则 key 对应的节点是最近被使用的节点。通过哈希表定位到该节点在双向链表中的位置，并将其移动到双向链表的头部，最后返回该节点的值。
对于 put 操作，首先判断 key 是否存在：
如果 key 不存在，使用 key 和 value 创建一个新的节点，在双向链表的头部添加该节点，并将 key 和该节点添加进哈希表中。然后判断双向链表的节点数是否超出容量，如果超出容量，则删除双向链表的尾部节点，并删除哈希表中对应的项；
如果 key 存在，则与 get 操作类似，先通过哈希表定位，再将对应的节点的值更新为 value，并将该节点移到双向链表的头部。
上述各项操作中，访问哈希表的时间复杂度为 O(1)O(1)O(1)，在双向链表的头部添加节点、在双向链表的尾部删除节点的复杂度也为 O(1)O(1)O(1)。而将一个节点移到双向链表的头部，可以分成「删除该节点」和「在双向链表的头部添加节点」两步操作，都可以在 O(1)O(1)O(1) 时间内完成。
Solution
class LRUCache{
public:LRUCache(int capacity) {cap = capacity;}int get(int key) {auto it = m.find(key);if (it == m.end()) return -1;l.splice(l.begin(), l, it->second);return it->second->second;}void put(int key, int value) {auto it = m.find(key);if (it != m.end()) l.erase(it->second);l.push_front(make_pair(key, value));m[key] = l.begin();if (m.size() > cap) {int k = l.rbegin()->first;l.pop_back();m.erase(k);}}private:int cap;list<pair<int, int>> l;unordered_map<int, list<pair<int, int>>::iterator> m;
};/*** Your LRUCache object will be instantiated and called as such:* LRUCache* obj = new LRUCache(capacity);* int param_1 = obj->get(key);* obj->put(key,value);*/
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