【LeetCode热题100】146. LRU 缓存（链表）

本文主要是介绍【LeetCode热题100】146. LRU 缓存（链表），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！

一.题目要求

请你设计并实现一个满足 LRU (最近最少使用) 缓存 约束的数据结构。
实现 LRUCache 类：

LRUCache(int capacity) 以 正整数 作为容量 capacity 初始化 LRU 缓存
int get(int key) 如果关键字 key 存在于缓存中，则返回关键字的值，否则返回 -1 。
void put(int key, int value) 如果关键字 key 已经存在，则变更其数据值 value；
如果不存在，则向缓存中插入该组 key-value 。
如果插入操作导致关键字数量超过 capacity ，则应该逐出最久未使用的关键字。

函数 get 和 put 必须以 O(1) 的平均时间复杂度运行。

二.题目难度

中等

三.输入样例

示例：
输入
[“LRUCache”, “put”, “put”, “get”, “put”, “get”, “put”, “get”, “get”, “get”]
[[2], [1, 1], [2, 2], [1], [3, 3], [2], [4, 4], [1], [3], [4]]

输出
[null, null, null, 1, null, -1, null, -1, 3, 4]

解释
LRUCache lRUCache = new LRUCache(2);
lRUCache.put(1, 1); // 缓存是 {1=1}
lRUCache.put(2, 2); // 缓存是 {1=1, 2=2}
lRUCache.get(1); // 返回 1
lRUCache.put(3, 3); // 该操作会使得关键字 2 作废，缓存是 {1=1, 3=3}
lRUCache.get(2); // 返回 -1 (未找到)
lRUCache.put(4, 4); // 该操作会使得关键字 1 作废，缓存是 {4=4, 3=3}
lRUCache.get(1); // 返回 -1 (未找到)
lRUCache.get(3); // 返回 3
lRUCache.get(4); // 返回 4

提示：
1 <= capacity <= 3000
0 <= key <= 10000
$0$ <= value <= $10^5$
最多调用 $2 * 10^5$ 次 get 和 put

四.解题思路

哈希表 + 双向链表
哈希表对于key，结点地址的映射解决了链表查找时间复杂度的问题，从 $o (n)$ 降成了 $o (1)$ 。
官方做法：
在这里插入图片描述

五.代码实现

struct DListNode {int key;int value;DListNode* prev;DListNode* next;DListNode() :key(-1),value(0),prev(nullptr),next(nullptr) {}DListNode(int _key, int _value):key(_key),value(_value),prev(nullptr),next(nullptr){}
};class LRUCache {
public:LRUCache(int capacity) {cacheSize = capacity;DListSize = 0;head = new DListNode();tail = new DListNode();head->next = tail;tail->prev = head;}int get(int key) {//如果有这个值，把该值对应结点移到头部if (cacheMap.count(key)){DListNode* node = cacheMap[key];removeToHead(node);return node->value;}else return -1;}void put(int key, int value) {//如果有这个值,修改该值对应的value，移到头部if (cacheMap.count(key)){//修改cacheMap[key]->value = value;//移到头部DListNode* node = cacheMap[key];removeToHead(node);}else{//如果当前结点数未达到上限，则插入到队尾，DSIZE++if (DListSize < cacheSize){DListNode* node = new DListNode(key, value);cacheMap.insert(make_pair(key, node));addToHead(node);DListSize++;}//达到上限，则移除队首元素及其哈希表，插入新元素到队尾else{DListNode* node = new DListNode(key, value);cacheMap.insert(make_pair(key, node));cacheMap.erase(tail->prev->key);addToHead(node);        deleteTail();}}}void removeToHead(DListNode* key){key->prev->next = key->next;key->next->prev = key->prev;addToHead(key);}void addToHead(DListNode* key){key->next = head->next;key->prev = head;head->next = key;key->next->prev = key;}void deleteTail(){DListNode* delNode = tail->prev;tail->prev->prev->next = tail;tail->prev = tail->prev->prev;delete delNode;}private:int cacheSize;DListNode* head;DListNode* tail;unordered_map<int, DListNode*> cacheMap;int DListSize;
};/*** 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);*/