力扣146.LRU缓存c++

### LeetCode 146 LRU Cache 的 C++ 实现 LRU（Least Recently Used）是一种常见的缓存淘汰策略，用于管理固定大小的内存空间。当缓存满时，会移除最近最少使用的数据项以腾出空间。 以下是基于双向链表和哈希表实现的 C++ 解决方案： #### 双向链表节点定义 为了高效地维护访问顺序并快速更新节点位置，可以使用自定义的 `ListNode` 类来表示双向链表中的节点。 ```cpp struct ListNode { int key; int value; ListNode* prev; ListNode* next; ListNode(int k, int v) : key(k), value(v), prev(nullptr), next(nullptr) {} }; ``` #### 缓存类设计 通过组合哈希表和双向链表，可以在 O(1) 时间复杂度下完成插入、删除以及查找操作。 ```cpp class LRUCache { private: unordered_map<int, ListNode*> map; // 哈希表存储键到节点指针的映射关系 ListNode* head; // 虚拟头结点 ListNode* tail; // 虚拟尾结点 int capacity; // 容量上限 public: LRUCache(int cap) : capacity(cap) { head = new ListNode(-1, -1); // 初始化虚拟头部 tail = new ListNode(-1, -1); // 初始化虚拟尾部 head->next = tail; // 连接首尾 tail->prev = head; } ~LRUCache() { ListNode* cur = head; while (cur != nullptr) { ListNode* temp = cur; cur = cur->next; delete temp; } } void removeNode(ListNode* node) { node->prev->next = node->next; node->next->prev = node->prev; } void addToHead(ListNode* node) { node->next = head->next; node->prev = head; head->next->prev = node; head->next = node; } int get(int key) { if (!map.count(key)) return -1; // 如果不存在该key，则返回-1 ListNode* node = map[key]; removeNode(node); addToHead(node); return node->value; } void put(int key, int value) { if (map.count(key)) { // 若已存在则更新其值并将它移到最前面 ListNode* node = map[key]; node->value = value; removeNode(node); addToHead(node); return; } if (map.size() >= capacity) { // 当容量达到上限时，移除最后未被使用的节点 ListNode* lastUsed = tail->prev; removeNode(lastUsed); map.erase(lastUsed->key); delete lastUsed; } ListNode* newNode = new ListNode(key, value); // 创建新节点并加入hashMap与链表前端 map[key] = newNode; addToHead(newNode); } }; ``` 上述代码实现了基本功能[^3]，其中包含了以下几个核心部分： - **removeNode**: 将指定节点从当前列表中移除。 - **addToHead**: 把某个节点移动至链表开头的位置。 - **get 方法**: 获取对应 key 的值，并将其标记为最新访问过的项目。 - **put 方法**: 插入新的键值对或者覆盖已有条目；如果超出设定的最大数量限制，则清除掉最早之前加载的数据记录。 此版本的时间效率较高，在每次调用 `get()` 或者 `set()` 函数时都能保持常数级时间性能表现[^4]。