LRU Cache--leetcode

来源：互联网发布：山东网络电视台直播编辑：程序博客网时间：2024/05/22 00:34

原题链接：https://oj.leetcode.com/problems/lru-cache/

题目大意：设计操作系统中资源管理算法所使用的一种数据结构，即LRU算法。是一道偏向于综合的题。

方法：一个哈希表+一个双端链表

思路：一方面LRU Cache算法要求可以快速访问结点，所以我们很容易想到使用哈希表或者数组。另一方面，该算法要求在达到容量上限时，删除最久未访问的数据结点。这要求所设计的数据结构必须满足快速插入和删除，显然数组达不到要求，链表恰恰有该效果。我们可以设计一种数据结构，同时具有哈希表的快速访问优势，又有链表的插入删除优势。即采用哈希表+双端链表的形式，设计其内部算法get和set。实现快速访问，我们可以通过哈希表来实现。快速插入删除，我们可以将每个key值对应在链表中的位置（迭代器）存入哈希表中，这样就可以快速找到key值所在的位置，然后删除。

复杂度分析：时间复杂度实现了O（1），空间上用到了一个hashtable和一个双端链表。属于空间换时间的典型。

struct Node  {      int value;      list<int>::iterator iter;      Node(int value, list<int>::iterator iter)      {          this->value = value;          this->iter = iter;      }  };  class LRUCache{public:    LRUCache(int capacity) {        this->capacity=capacity;    }        int get(int key) {        if(0<mp.count(key))        {            moveToEnd(key);            return mp[key]->value;        }        return -1;    }        void set(int key, int value) {        if(0<mp.count(key)){            mp[key]->value=value;            moveToEnd(key);        }        else if(mp.size()<capacity)        {            l.push_back(key);            mp[key]=new Node(value,--l.end());        }        else        {            int delKey=l.front();            l.pop_front();            mp.erase(delKey);            l.push_back(key);            mp[key]=new Node(value,--l.end());        }    }    void moveToEnd(int key)    {        list<int>::iterator iter=mp[key]->iter;        l.erase(iter);        l.push_back(key);        mp[key]->iter=--l.end();    }private:    map<int,Node*> mp;    list<int> l;    int capacity;};

这是一道很不错的综合题，不仅考虑编程，还涉及操作系统，资源管理等知识。一个同学在面阿里的时候就被问到了，看来这题还是很不错的。

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