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 -;
     }
 
     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);
  */