LRU 最近最久未使用算法 哈希表+双向链表实现

LRU 算法

基于局部性原理，最近被访问到的内存将来很可能会被再次访问。

因此我们淘汰数据时，优先选择淘汰最久未使用的数据。

实现思路

使用双向链表，将最近使用的数据挂载到链头，这样最久未使用的数据就在队尾，淘汰数据时删除队尾元素即可。

要快速定位某个 k e y key key在链表中的位置，可以使用一个哈希表记录 k e y − N o d e key-Node key−Node映射。

题目

代码实现

class LRUCache
{
          
   
public:
    struct DListNode
    {
          
   
        int key, value; //事实上key值没有使用
        DListNode *pre;
        DListNode *next;
        DListNode() {
          
   }
        DListNode(int a, int b) {
          
    key = a, value = b; }
    };

    unordered_map<int, DListNode *> mp; // key-Node 映射

    int MAX_SIZE;
    DListNode *HEAD;
    DListNode *TAIL;
    LRUCache(int capacity) //初始化双向链表
    {
          
   
        MAX_SIZE = capacity;
        HEAD = new DListNode;
        TAIL = new DListNode;
        HEAD->next = TAIL;
        TAIL->pre = HEAD;
    }

    int get(int key)
    {
          
   
        if (!mp.count(key)) //如果该key不存在，返回-1
            return -1;

        DListNode *tmp = mp[key]; //将这个结点调整到链表头部
        tmp->pre->next = tmp->next;
        tmp->next->pre = tmp->pre;
        tmp->next = HEAD->next;
        tmp->pre = HEAD;
        HEAD->next = tmp;
        tmp->next->pre = tmp;
        return mp[key]->value;
    }

    void put(int key, int value)
    {
          
   
        if (!mp.count(key)) //如果之前不在缓存，创建并放到链头
        {
          
   
            DListNode *tmp = new DListNode(key, value); //将这个结点放到链表头部
            mp[key] = tmp;
            tmp->pre = HEAD;
            tmp->next = HEAD->next;
            HEAD->next->pre = tmp;
            HEAD->next = tmp;
            if (mp.size() > MAX_SIZE) //超过容量，需要删除链表尾部结点
            {
          
   
                mp.erase(TAIL->pre->key);
                TAIL->pre->pre->next = TAIL;
                TAIL->pre = TAIL->pre->pre;
            }
        }
        else //已经存在，调整到链表头部
        {
          
   
            DListNode *tmp = mp[key];
            tmp->value = value;
            tmp->pre->next = tmp->next;
            tmp->next->pre = tmp->pre;
            tmp->next = HEAD->next;
            tmp->pre = HEAD;
            HEAD->next->pre = tmp;
            HEAD->next = tmp;
        }
    }
};