什么是LRU Cache
LRU是Least Recently Used的缩写，意思是最近最少使用，它是一种Cache替换算法。 什么是Cache？狭义的Cache指的是位于CPU和主存间的快速RAM， 通常它不像系统主存那样使用DRAM技术，而使用昂贵但较快速的SRAM技术。 广义上的Cache指的是位于速度相差较大的两种硬件之间， 用于协调两者数据传输速度差异的结构。除了CPU与主存之间有Cache， 内存与硬盘之间也有Cache，乃至在硬盘与网络之间也有某种意义上的Cache── 称为Internet临时文件夹或网络内容缓存等。
Cache的容量有限，因此当Cache的容量用完后，而又有新的内容需要添加进来时， 就需要挑选并舍弃原有的部分内容，从而腾出空间来放新内容。LRU Cache 的替换原则就是将最近最少使用的内容替换掉。其实，LRU译成最久未使用会更形象， 因为该算法每次替换掉的就是一段时间内最久没有使用过的内容
LRU Cache的实现
实现LRU Cache的方法和思路很多，但是要保持高效实现O(1)的put和get，那么使用双向链表和哈希表的搭配是最高效和经典的。使用双向链表是因为双向链表可以实现任意位置O(1)的插入和删除，使用哈希表是因为哈希表的增删查改也是O(1)
LRU缓存
文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-827826.html
对于底层逻辑来说，哈希表是必不可少的其次要考虑的是如何找最后一次使用的节点，这里可以借助一个链表来实现
每当使用了一个数据的时候就把这个数据加到最前面，那么链表最后的节点就是最久没有使用的内容了
但是又面临的问题是如何精准的定位到需要更改的位置，因此又需要一个迭代器
因此对于哈希表来说，需要存储的内容多了一个这个元素在链表中的定位，因此哈希表中要存储三个内容
1、Key值 2、Value值 3、Key值在链表中的索引文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-827826.html
class LRUCache
{
public:
LRUCache(int capacity)
:_capacity(capacity)
{}
int get(int key)
{
// 对于要得到一个元素，在这个题中需要两步走
// 1、找这个元素
// 2、更换这个元素在链表中的位置
auto it = _HashMap.find(key);
if(it != _HashMap.end())
{
// 说明此时找到了，更新它在链表中的位置
// 这里使用的是list中的一个splice函数
// void splice (iterator position, list& x, iterator i);
auto listit = it->second.second;
pair<int, int> kv = *listit;
_lt.splice(_lt.begin(), _lt, listit);
return kv.second;
}
else
{
return -1;
}
}
void put(int key, int value)
{
// 对于put函数来说有两种场景
// 1、替换
// 2、新增
auto it = _HashMap.find(key);
if(it != _HashMap.end())
{
// 替换
it->second.second->second = value;
auto listit = it->second.second;
_lt.splice(_lt.begin(), _lt, listit);
return;
}
else
{
// 新增：有可能会超过缓存中的容量，此时需要清除缓存中最后一个使用的元素，再新增一个新的元素
if(_lt.size() == _capacity)
{
_HashMap.erase(_lt.back().first);
_lt.pop_back();
}
_lt.push_front(make_pair(key, value));
_HashMap[key] = make_pair(value, _lt.begin());
}
}
private:
// 对于底层逻辑来说，哈希表是必不可少的
// 其次要考虑的是如何找最后一次使用的节点，这里可以借助一个链表来实现
// 每当使用了一个数据的时候就把这个数据加到最前面，那么链表最后的节点就是最久没有使用的内容了
// 但是又面临的问题是如何精准的定位到需要更改的位置，因此又需要一个迭代器
// 因此对于哈希表来说，需要存储的内容多了一个这个元素在链表中的定位，因此哈希表中要存储三个内容
// 1、Key值 2、Value值 3、Key值在链表中的索引
// 因此设计的模式采用下面的设计模式
unordered_map<int, pair<int, list<pair<int, int>>::iterator>> _HashMap;
list<pair<int, int>> _lt;
int _capacity;
};
/**
* 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);
*/
到了这里，关于数据结构：LRU Cache的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！
