LRU缓存可以通过哈希表辅以双向链表实现:
双向链表按照被使用的顺序存储缓存中的键值对,靠近头部是最近使用的,靠近尾部是最久使用的;
哈希表通过缓存数据的键映射到其在双向链表中的位置。
【即:首先使用哈希表定位,找出缓存项在双向链表中的位置;然后将其移动到双向链表的头部】
具体实现
1、get函数
如果key不存在,返回-1;
如果key存在,将其移动到双向链表的头部,返回该节点的值。
2、put函数
如果key不存在,使用key和value创建新节点,然后将该节点添加到双向链表头部,并将key和该节点添加到哈希表;其次判断双向链表中节点数是否超出容量,如果超出则删除尾部节点,并删除哈希表中对应的项;
如果key存在,类似get,通过哈希表定位,修改对应的节点值为value,并移动到双向链表的头部。
Note:双向链表中使用一个伪头部和伪尾部标记界限,在添加和删除节点时就不需要判断相邻节点是否存在。文章来源:https://uudwc.com/A/Y63gx
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) {
//伪头节点和伪尾节点
head = new DLinkedNode();
tail = new DLinkedNode();
head->next = tail;
tail->prev = head;
}
int get(int key) {
if(!cache.count(key)) {
return -1;
}
//存在,先定位后移动
DLinkedNode* node = cache[key];
moveToHead(node);
return node->value;
}
void put(int key, int value) {
if(!cache.count(key)) {
DLinkedNode* node = new DLinkedNode(key, value);
cache[key] = node;
addToHead(node);
++size;
if(size > capacity) {
DLinkedNode* removed = removeTail();
cache.erase(removed->key);
//防止内存泄露
delete removed;
--size;
}
}
else {
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;
}
};
/**
* 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);
*/
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