版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
leetcode 146. LRU缓存机制 medium （重要）
题目描述：
运用你所掌握的数据结构，设计和实现一个 LRU (最近最少使用) 缓存机制。它应该支持以下操作： 获取数据 get 和 写入数据 put 。
获取数据 get(key) - 如果密钥 (key) 存在于缓存中，则获取密钥的值（总是正数），否则返回 -1。
写入数据 put(key, value) - 如果密钥不存在，则写入其数据值。当缓存容量达到上限时，它应该在写入新数据之前删除最近最少使用的数据值，从而为新的数据值留出空间。
进阶:
你是否可以在 O(1) 时间复杂度内完成这两种操作？
解题思路：
LRU 是 Least Recently Used 的简写，就是最近最少使用的意思。那么这个缓存器主要有两个成员函数，get 和 put，都需要在O(1) 时间内实现。
- get 函数是通过输入 key 来获得 value，如果成功获得后，这对 (key, value) 升至缓存器中最常用的位置（顶部），如果 key 不存在，则返回 -1。
- 而 put 函数是插入一对新的 (key, value)，如果原缓存器中有该 key，则需要先删除掉原有的，将新的插入到缓存器的顶部。如果不存在，则直接插入到顶部，并且假如加入新的值后缓存器超过了容量，则需要先删掉一个最不常用的值，也就是底部的值。
所以首先我们需要一个双向链表，链表里元素的顺序表示距离当前访问的顺序，链表头是最近刚被访问的，链表尾是最近最远被访问的，并且我们为了在O(1)时间内实现get函数，我们还需要一个hash表。为了方便，我们hash表里存的时key和list迭代器的映射
并且用li.splice(li.begin(),li,hash[key]); // 把i所指元素放到li.begin 之前 这个来调整list位置
代码：
//
class LRUCache {
public:
LRUCache(int capacity):cap(capacity) {
}
int get(int key) {
if(hash.count(key)){
li.splice(li.begin(),li,hash[key]); // 把key所指的那个元素给移到最前面
return li.front().second;
}
return -1;
}
void put(int key, int value) {
if(hash.count(key)){
li.splice(li.begin(),li,hash[key]); // 把i所指元素放到li.begin 之前
li.front().second=value;
} else{
li.push_front({key,value});
hash[key]=li.begin();
if(li.size()>cap){
hash.erase(li.back().first);
li.pop_back();
}
}
}
private:
int cap;
list<pair<int,int>> li; // 保存key-val 因为要pop_front
unordered_map<int,list<pair<int,int>>::iterator> hash; // 保存key和迭代器的映射
};