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题目：

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.

为最近最久未使用缓存（LRU）设计数据结构，使其支持get和set操作。

get(key) -给定某个值value的键key。如果key在缓存中存在，返回它的value。否则返回-1.

set(key , value) -重置或者插入键值（如果键值不存在）。如果缓存达到它的容量，在插入新键值之前，要删除最近最久未使用的键值。

思路：

1、采用链表保存key-value对，链表头表示最新访问或者插入的key-value，表尾表示最久未使用的。

如果get一个key或者set一个key-value，则把对应的key-value从链表中间移到链表头表示最近刚使用过，则最久未使用的key-value自然落到了链表尾部。

使用list特有的splice函数实现这个操作。

splice函数简介如下：

list::splice实现list拼接的功能。将源list的内容部分或全部元素删除，拼插入到目的list。

函数有以下三种声明：

void splice ( iterator position,list<T,Allocator>& x );
void splice ( iterator position,list<T,Allocator>& x, iterator i );
void splice ( iterator position, list<T,Allocator>&x, iterator first, iterator last );

目的list的大小会增加，增加的大小为插入元素的大小。x的大小相应的会减少同样的大小。

2、然后采用哈希表保存key-value的位置。

代码：

class LRUCache
{
public:
    LRUCache(){}
    LRUCache(int capacity):capacity(capacity){}
    
    int get(int key) 
    {
        if(cache.find(key) == cache.end())
            return -1;
        items.splice(items.begin(), items, cache[key]); //更新访问结点的位置，置于链表头部
        return cache[key]->second;
    }
    
    void set(int key, int value) 
    {
        if(cache.find(key) == cache.end())
        {
            //如果要插入的值不在缓存中，则把它插入到链表头，然后更新cache中的迭代器
            if(capacity == cache.size())
            {
                int tmp = items.back().first;   //取得表尾
                items.pop_back();   //删除链表中的表尾
                cache.erase(tmp);   //删除缓存中的表尾
            }
            items.push_front(make_pair(key , value));   //把新值插入到链表头
            cache[key] = items.begin();                 //添加新值到缓存中
        }
        else
        {
            cache[key]->second = value;     //如果已存在key，则更新它的值
            items.splice(items.begin(), items, cache[key]);     //更新结点的位置，置于链表头部
        }
        
    }
private:
    list<pair<int , int> >items;    //key-value链表，表头是最新结点，表尾是最久未使用结点，当有新结点访问或者插入时，放到表头
    unordered_map<int , list<pair<int , int> >::iterator >cache; //key代表key，value是key-value结点的位置
    int capacity;
};

LeetCode OJ 之 LRU Cache（LRU缓存）

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原文地址：http://blog.csdn.net/u012243115/article/details/47207491