leetcode：146. LRU缓存机制

题目描述：

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。它应该支持以下操作： 获取数据 get 和 写入数据 put 。

获取数据 get(key) - 如果密钥 (key) 存在于缓存中，则获取密钥的值（总是正数），否则返回 -1。
写入数据 put(key, value) - 如果密钥不存在，则写入其数据值。当缓存容量达到上限时，它应该在写入新数据之前删除最近最少使用的数据值，从而为新的数据值留出空间。

你是否可以在 O(1) 时间复杂度内完成这两种操作？

示例:

LRUCache cache = new LRUCache( 2 /* 缓存容量 */ );

cache.put(1, 1);
cache.put(2, 2);
cache.get(1); // 返回 1
cache.put(3, 3); // 该操作会使得密钥 2 作废
cache.get(2); // 返回 -1 (未找到)
cache.put(4, 4); // 该操作会使得密钥 1 作废
cache.get(1); // 返回 -1 (未找到)
cache.get(3); // 返回 3
cache.get(4); // 返回 4

思路分析：

这个最近最少使用的缓存机制，之前在学习操作系统时了解过。需要在O(n)时间复杂度能完成写入数据和获取数据。考虑用hash，由于要维护的缓存是需要对于最新输入的结点将其移动到开头，数组做移动操作需要O(n)，所以用链表来存储这个缓存，可以保证插入和删除操作的O(1)时间内。再利用一个map来存储出现过的结点，可以在O(1)时间内找到出现过的结点并更新。但这里需要在找到这个结点的同时，找到其在缓存中的位置，方便做插入删除，因此这个map<int, list>, 即将这个结点的对应指针作为值保存。这里注意用到的map中的list是一个iterator，方便直接调用begin和end函数。

代码：

class LRUCache {
public:
    LRUCache(int capacity): capacity(capacity) {}
    
    int get(int key) {
        if(pos.find(key) != pos.end())
        {
            put(key, pos[key]->second);
            return pos[key]->second;
        }
        return -1;
    }
    
    void put(int key, int value) {
        if(pos.find(key) != pos.end())
        {
            recent.erase(pos[key]);
        }
        else
        {
            if(recent.size() >= capacity)
            {
                pos.erase(recent.back().first);
                recent.pop_back();
            }
        }
        recent.push_front({key, value});
        pos[key] = recent.begin();
    }
private:
    int capacity;
    list<pair<int, int>> recent;
    unordered_map<int, list<pair<int, int>>::iterator> pos;
};

/**
 * 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);
 */