C++实现LRU算法（LeetCode 146 LRU缓存机制）

LRU算法（Least Recently Used）是一种缓存淘汰策略，最近使用的数据是有用的，

如果缓存满了，删除最久没用过的数据

（1）设置缓存大小

（2）get：在缓存中根据key索引value，如果缓存中没有，返回-1

（3）put：如果关键字已经存在，则变更其数据值；如果关键字不存在，则插入该组「关键字-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久未使用的数据值，从而为新的数据值留出空间。

class LRUCache {
public:
    LRUCache(int capacity);
    
    int get(int key);
    
    void put(int key, int value);
};

数据结构的选择：

条件：

1.元素要能体现时序

2.根据key快速找value

3.访问某个ket后，需要将这个元素变成最近使用的，即支持在任意位置快速插入和删除元素

哈希表查找快，但是数据无固定顺序；链表有顺序插入删除快，但是查找慢

两者结合  ===》哈希链表：双向链表和哈希表的结合

  ●双向链表按照被使用的顺序储存这些键值对，靠近头部的键值是最近使用的，靠近尾部的键值对是最久未使用的

  ●哈希表通过缓存数据的键映射到其在双链表中的位置

这样，可以首先利用哈希表进行定位，找出缓存在双向链表中的位置，随后将其移动到双向链表的头部

具体实现：

get操作：

首先判断key是否存在，如果不存在，返回-1

如果key存在，则将key对应的节点是最近被使用的节点，通过哈希表定位到该节点在双向链表的位置，并将其移动到双向链表的头部，最后返回该节点的值

put操作：

如果key不存在，使用key和value创建一个新的节点，在双向链表的头部添加该节点，并将key添加到哈希表中，然后判断双向链表的数量是否超出容量，如果超出容量，则删除双向链表的尾部节点，并删除哈希表中对应的项

如果key存在，通过哈希表定位，再将对应的节点在值更新为value，并将该节点移到双向链表的头部

小贴士：
在双向链表的实现中，使用一个伪头部（dummy head）和伪尾部（dummy tail ）标记界限，这样添加节点和删除节点时，就不需要检查相邻的节点是否存在

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 cache;
    DlinkedNode* head;
    DlinkedNode* tail;
    int size;
    int capacity;

public:
    LRUCache(int _capacity): capacity(_capacity), size(0) {
        // 使用伪头部和伪尾部节点
        head = new DlinkedNode();
        tail = new DlinkedNode();
        head->next = tail;
        tail->prev = head;
    }
    
    int get(int key) {
        if (!cache.count(key)) {
            return -1;
        }
        // 如果 key 存在，先通过哈希表定位，再移到头部
        DlinkedNode* node = cache[key];
        moveToHead(node);
        return node->value;
    }
    
    void put(int key, int value) {
        if (!cache.count(key)) {
            // 如果 key 不存在，创建一个新的节点
            DlinkedNode* node = new DlinkedNode(key, value);
            // 添加进哈希表
            cache[key] = node;
            // 添加至双向链表的头部
            addToHead(node);
            ++size;
            if (size > capacity) {
                // 如果超出容量，删除双向链表的尾部节点
                DlinkedNode* removed = removeTail();
                // 删除哈希表中对应的项
                cache.erase(removed->key);
                // 防止内存泄漏
                delete removed;
                --size;
            }
        }
        else {
            // 如果 key 存在，先通过哈希表定位，再修改 value，并移到头部
            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;
    }
};

来源：力扣（LeetCode）