[LeetCode] 146.LRU缓存

题目思路：模拟LRU缓存的原理。

需要实现的内容：实现一个LRUcache类，其中包括两个方法，get方法相当于调取元素，经过get后的元素要更新位置到最前面；put方法为放入新元素，如果之前缓存没有这个元素，则新建元素并放入（如果放入之前缓存已满，就要淘汰最近最久没用的元素，即最后面的元素），如果之前缓存中就有，那就相当于执行get方法。

实现的方法：利用双向链表和哈希表。其中双向链表的头尾均设置哑节点，便于操作：

（借一张图）

双向链表结点的定义：

//双向链表节点
struct DlinkedNode {
    int key, value;
    DlinkedNode* prev;
    DlinkedNode* next;
    //构造函数
    DlinkedNode() : key(0), value(0), prev(nullptr), next(nullptr) {} //默认初始化
    DlinkedNode(int _key, int _value) : key(_key), value(_value), prev(nullptr), next(nullptr) {}
};

哈希表：

unordered_map<int, DlinkedNode*> cache;

原理：当get或put元素时，提供的是key，需要从哈希表中根据key获得对应的链表结点；而当移除元素时，也需要根据key来更新哈希表（cache.erase）

get和put方法的实现：根据它们的功能，可以分解成：将元素添加至缓存的头部、移除链表中的某个元素，根据这两个方法又可以实现：将元素移动至缓存头部、淘汰表尾元素。

完整代码如下：

//双向链表节点
struct DlinkedNode {
    int key, value;
    DlinkedNode* prev;
    DlinkedNode* next;
    //构造函数
    DlinkedNode() : key(0), value(0), prev(nullptr), next(nullptr) {} //默认初始化
    DlinkedNode(int _key, int _value) : key(_key), value(_value), prev(nullptr), next(nullptr) {}
};

class LRUCache {
private:
    //创建哈希表
    unordered_map<int, DlinkedNode*> cache;
    //哑节点的表头尾
    DlinkedNode* dummyHead;
    DlinkedNode* dummyTail;
    int size; //缓存中元素的数量
    int capacity; //缓存容量

public:
    LRUCache(int _capacity): capacity(_capacity), size(0) { //构造函数
        //哑节点的表头尾，也可称为哨兵结点
        dummyHead = new DlinkedNode();
        dummyTail = new DlinkedNode();
        //初始时双向链表只有这两个节点
        dummyHead->next = dummyTail;
        dummyTail->next = dummyHead;
    }

    //以下为实现get和put所必要的一些函数：addToHead，removeNode，moveToHead，removeTail

    //将元素 添加 至缓存的头部
    void addToHead(DlinkedNode* node) {
        //新元素的next，prev指针
        node->prev = dummyHead;
        node->next = dummyHead->next;

        dummyHead->next->prev = node; //新元素原来位置的结点的prev更新为新元素
        dummyHead->next = node; //哑节点表头的next更新为新元素
    }
    //移除节点
    void removeNode(DlinkedNode* node) {
        node->next->prev = node->prev;
        node->prev->next = node->next;
    }
    //元素移动到头部：先移除，再添加
    void moveToHead(DlinkedNode* node) {
        removeNode(node);
        addToHead(node);
    }
    //淘汰表尾元素
    DlinkedNode* removeTail() {
        DlinkedNode* tail = dummyTail->prev;
        removeNode(tail);
        return tail;
    }
    

    //从缓存中获取元素：先通过哈希表根据key找到节点位置，再把它移动至头部
    int get(int key) {
        if(!cache.count(key))
            return -1;
        //如果存在
        DlinkedNode* node = cache[key];
        moveToHead(node);
        return node->value;
    }
    
    //向缓存中插入元素
    void put(int key, int value) {
        //如果缓存中没有这一元素，就真的插入
        if(!cache.count(key)) {
            DlinkedNode* node = new DlinkedNode(key, value); //新建节点
            cache[key] = node; //更新哈希表
            addToHead(node); //放入缓存，因为是新元素，所以要加入到头部
            ++size;
            //如果缓存满了
            if(size > capacity) {
                DlinkedNode* tail = removeTail(); //淘汰尾部
                cache.erase(tail->key); //更新哈希表
                delete tail;
                --size;
            }
        }
        //如果cache中已有该元素，则与get操作类似
        else {
            DlinkedNode* node = cache[key];
            node->value = value; //更新cache
            moveToHead(node);
        }
    }
};

/**
 * 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);
 */

最后

以上就是可耐向日葵为你收集整理的[LeetCode] 146.LRU缓存的全部内容，希望文章能够帮你解决[LeetCode] 146.LRU缓存所遇到的程序开发问题。

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