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数据结构之【LRU Cache】(注意list的splice接口函数)

news 2025/10/5 6:47:53

1.什么是LRU Cache

2.LRU Cache的简单实现

成员变量

构造函数

查询数据（get(key)）

插入/更新数据（put(key, value)）

1.什么是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。

2.LRU Cache的简单实现

以讲解这题为切口进行实现

yjy146. LRU 缓存 - 力扣（LeetCode）

成员变量

    //表头元素表示最近最多使用，尾元素表示最近最少使用//链表插入删除O(1),更新LRU效率O(N)，先找到，再转移list<pair<int, int>> _LRUlist;typedef list<pair<int, int>>::iterator _Listiterator;unordered_map<int, _Listiterator> _hashMap;//查找更新O(1)，LRU不可实现int _capacity;

(1) _capacity表示缓存的容量

(2)

只用unordered_map，查找更新效率为O(1)，但是无法记录数据的频率，如果使用引用计数，又需要查找，效率低，难以实现LRU
让链表尾元素表示最近最少使用的数据就可以实现LRU，但是，查找更新的效率为O(N)
所以，_LRUlist存储数据，
_hashMap实现关键字与链表中关键字对应数据的迭代器一一映射

构造函数

    LRUCache(int capacity) {_capacity = capacity;}

初始化成员变量_capacity 即可

查询数据（get(key)）

    int get(int key) {auto it = _hashMap.find(key);//找不到就返回-1if(it == _hashMap.end()) return -1;//找到了,返回之前，更新元素位置_LRUlist.splice(_LRUlist.begin(), _LRUlist, it->second);return it->second->second;}

_hashMap根据关键字key以O(1)的时间效率进行查找，

找不到返回-1，找到了就将数据更新到表头，再返回value值

在 C++ 中，std::list::splice() 是 std::list 的一个高效成员函数，用于在常数时间 O(1) 内移动链表中的元素或整个链表，无需拷贝或析构元素。它通过重新链接链表节点实现

移动单个节点
void splice(iterator position, list& other, iterator it);

作用：将 other 链表中的节点 it 移动到当前链表的 position 位置。
要求：it 必须是 other 的有效迭代器，position 可以属于 other，但是ji被移动的节点（或范围）不能包含 position 本身（即不能自引用）

移动整个链表
void splice(iterator position, list& other);

作用：将 other 链表的所有元素移动到当前链表的 position 位置。
结果：other 变为空链表。

移动一个范围内的节点
void splice(iterator position, list& other, iterator first, iterator last);

作用：将 other 链表中 [first, last) 范围内的节点移动到当前链表的 position 位置。
注意：[first, last) 必须是 other 的有效范围，且不能包含 position 的迭代器（避免自引用）。

插入/更新数据（put(key, value)）

void put(int key, int value){auto ret = _hashMap.find(key);//找不到，表头插入，注意删除数据if (ret == _hashMap.end()){//删除数据//头插}else//找到了就更新{}
}

(1)插入、更新数据得先查找

(2)找不到就需要插入数据，但是缓存容量有限，得先考虑删除数据
if (_hashMap.size() == _capacity)
{//链表尾节点元素pair<int, int> back = _LRUlist.back();_hashMap.erase(back.first);_LRUlist.pop_back();
}
将链表尾元素视为最近最少使用的元素，所以删除尾元素
然后头插最新数据
            _LRUlist.push_front(make_pair(key, value));_hashMap[key] = _LRUlist.begin();
(2)找到了就更新value值，同时将数据转移到表头
            ret->second->second = value;_LRUlist.splice(_LRUlist.begin(), _LRUlist, ret->second);
ret->second表示链表中节点的迭代器