LRU Cache算法实现（leetcode）

题意

实现一个LRU cache类，使得在我们需要获取一个key的值时，如果cache中有，那么直接返回值，否则就返回-1；同时我们还可以设置一个cache的值，这个主要是在我们出现cache miss的时候，我们需要替换其中的项或者需要从主存中载入对应的项。

思路

LRU，最近最少使用，也就说在出现cache满的时候，替换原则就是替换最近最少使用的项。类中必须体现出这个原则，那么我们应该如何来做呢？

首先我们需要一个数据结构来抽象cache结构，用于存储key和value，自然就需要使用map结构，那么是使用红黑树还是hash table呢，其实都可以。这里选择unordered_map

实现

class LRUCache{public:    LRUCache(int capacity):capacity(capacity) {    }    //获取一个项，直接从map中通过key查找，是否存在这个键，如果没有，    //那么说明cache中没有缓存，直接返回-1.如果找到了，说明cache中有    //这时候还需要完成的工作就是将其在链表中的位置移动到最前端。    int get(int key) {        auto it = caches.find(key);        if(it==caches.end())            return -1;        insert(it);        return it->second.first;    }    //set方法就是处理替换的情况，如果已经满了，那么就需要替换，如果没    //有，直接设置对应的项就可以。    void set(int key, int value) {        auto it = caches.find(key);        if(it!=caches.end())            insert(it);        else {            if (caches.size() == capacity) {                caches.erase(recently_use.back());                recently_use.pop_back();            }            recently_use.push_front(key);        }        caches[key] = { value, recently_use.begin() };    }private:    list<int> recently_use;    unordered_map<int,pair<int,list<int>::iterator>> caches;    void insert(unordered_map<int,pair<int,list<int>::iterator>>::iterator it){        int key = it->first;        list<int>::iterator used_it = it->second.second;        recently_use.erase(used_it);        recently_use.push_front(key);        it->second.second = recently_use.begin();    }    int capacity;};