题目内容
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 。
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？
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 <= 3000
0 <= value <= 104
最多调用 3 * 104 次 get 和 put
通过次数121,499提交次数236,522
来源：力扣（LeetCode）
链接：https://leetcode-cn.com/problems/lru-cache
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结题思路
- 这种模拟思想底层的代码 我比较缺乏这方面的练习 底层的思想和知识其实挺重要的 因为这既涉及到了 基础思想 又涉及到了编程语言代码的使用。后面需要更加深入的练习。
- 其次就是明明我理解思路后再照着代码一点一点的敲出来的算法，还是错了很多内容调用了不该调用的函数 还有链表删除断链的知识我掌握的肯定是不够熟悉 才导致出现了 这种错误 。
- DLinkedNode(): key(0), value(0), prev(nullptr), next(nullptr) {} 最后我还学到了 C++ 的赋值属性 用冒号后加变量名和括号，括号内部为变量所需要赋的值。
C++ 代码
struct DLinkedNode {
int key, value;
DLinkedNode* prev;
DLinkedNode* next;
DLinkedNode(): key(0), value(0), prev(nullptr), next(nullptr) {}
DLinkedNode(int _key, int _value): key(_key), value(_value), prev(nullptr), next(nullptr) {}
};
class LRUCache {
private:
unordered_map<int, DLinkedNode*> cache;
DLinkedNode* head;
DLinkedNode* tail;
int size;
int capacity;
public:
LRUCache(int _capacity): capacity(_capacity), size(0) {
// 使用伪头部和伪尾部节点
head = new DLinkedNode();
tail = new DLinkedNode();
head->next = tail;
tail->prev = head;
}
int get(int key) {
if (!cache.count(key)) {
return -1;
}
// 如果 key 存在，先通过哈希表定位，再移到头部
DLinkedNode* node = cache[key];
moveToHead(node);
return node->value;
}
void put(int key, int value) {
if (!cache.count(key)) {
// 如果 key 不存在，创建一个新的节点
DLinkedNode* node = new DLinkedNode(key, value);
// 添加进哈希表
cache[key] = node;
// 添加至双向链表的头部
addToHead(node);
++size;
if (size > capacity) {
// 如果超出容量，删除双向链表的尾部节点
DLinkedNode* removed = removeTail();
// 删除哈希表中对应的项
cache.erase(removed->key);
// 防止内存泄漏
delete removed;
--size;
}
}
else {
// 如果 key 存在，先通过哈希表定位，再修改 value，并移到头部
DLinkedNode* node = cache[key];
node->value = value;
moveToHead(node);
}
}
void addToHead(DLinkedNode* node) {
node->prev = head;
node->next = head->next;
head->next->prev = node;
head->next = node;
}
void removeNode(DLinkedNode* node) {
node->prev->next = node->next;
node->next->prev = node->prev;
}
void moveToHead(DLinkedNode* node) {
removeNode(node);
addToHead(node);
}
DLinkedNode* removeTail() {
DLinkedNode* node = tail->prev;
removeNode(node);
return node;
}
};
