Leetcode LRU Cache

Design and implement a data structure for Least Recently Used (LRU) cache. It should support the following operations: get and set.

get(key) - Get the value (will always be positive) of the key if the key exists in the cache, otherwise return -1.
set(key, value) - Set or insert the value if the key is not already present. When the cache reached its capacity, it should invalidate the least recently used item before inserting a new item.

LRU是近期最少使用算法，其一个例子为：

假设 序列为 4 3 4 2 3 1 4 2

物理块有3个 则

首轮 4调入内存 4

次轮 3调入内存 3 4

之后 4调入内存 4 3

之后 2调入内存 2 4 3

之后 3调入内存 3 2 4

之后 1调入内存 1 3 2（因为最少使用的是4，所以丢弃4）

之后 4调入内存 4 1 3（原理同上）

最后 2调入内存 2 4 1

 

对于set(key, value) ，

如果不存在该cache

　　如果cache已经达到了它的容量，则把最近最少使用的cache删除，然后插入新的cache

　　否则直接插入新的cache

如果存在该cache

　　将该cache移动到前面，表示刚被使用

 

对于get(key)，

如果不存在该cache，则返回-1

否则将该cache移动到前面，表示刚被使用

 

由于涉及到查找，由于hash_map的查找时间复杂度为O(1)，故考虑用hash_map

由于涉及到插入和删除，由于链表的插入删除时间复杂度为O(1)，故考虑用list

故将hash_map和list相结合

class LRUCache{
public:
    typedef pair<int,int> CacheItem;
    typedef list<CacheIterm>::iterator CacheItemIterator;
    typedef unordered_map<int,list<CacheItem>::iterator > CacheMap;
    typedef CacheMap::iterator CacheMapIterator;
    
    LRUCache(int capacity){
        m_capacity = capacity;
    }
    
    int get(int key){
        if(m_map.find(key) == m_map.end()) return -1;
        else{
            moveToFirst(key);
            return m_map[key]->second;
        }
    }
    
    void set(int key, int value){
        if(m_map.find(key) == m_map.end()){
            if(m_cache.size() >= m_capacity){
                m_map.erase(m_cache.back().first);
                m_cache.pop_back();
            }
            m_cache.push_front(CacheItem(key,value));
            m_map[key]=m_cache.begin();
            
        }else{
            m_map[key]->second = value;
            moveToFirst(key);
        }
    }
    
    void moveToFirst(int key){
        CacheItemIterator itemIter = cacheMap[key];
        m_cache.erase(itemIter);
        m_cache.push_front(*itemIter);
        m_map[key] = m_cache.begin();    
    }
    
private:
    int m_capacity;
    CacheMap m_map;
    list<CacheItem> m_cache;
    
};