簡單的LRU Cache設計與實現

要求：

設計並實現乙個lru快取的資料結構，支援get和set操作

get(key)：若快取中存在key，返回對應的value，否則返回-1

set(key,value):若快取中存在key，替換其value，否則插入key及其value，如果插入時快取已經滿了，應該使用lru演算法把最近最久沒有使用的key踢出快取。

設計1：

cache使用陣列，每個key再關聯乙個時間戳，時間戳可以直接用個long long型別表示，在cache中維護乙個最大的時間戳：

分析下時間空間複雜度，get的時候，需要從前往後找key，時間為o(n)，set的時候，也要從前往後找key，當快取滿的時候，還得找到時間戳最小的key，時間複雜度為o(n)。除了快取本身，並沒有使用其他空間，空間複雜度為o(1)。這個速度顯然是比較慢的，隨著資料量的增大，get和set速度越來越慢。可能有人會想到用雜湊表作為底層儲存，這樣get的時間複雜度確實可以減低為o(1)，set的時候，只要快取沒有滿，也可以在o(1)的時間完，但在快取滿的時候，依然需要每次遍歷找時間戳最小的key，時間複雜度還是o(n)。

設計2：

cache底層使用單鏈表，同時用乙個雜湊表儲存每個key對應的鍊錶結點的前驅結點，並記錄鍊錶尾結點的key

get,set時間複雜度o(1)，總的空間複雜度o(n)。比前面的設計好一點。下面的再來看下關於設計2的兩個實現

實現1，自定義鍊錶

為了方便鍊錶的插入與刪除，使用了帶頭結點head的鍊錶，所以真正有效的第乙個結點是head->next。另外，只是簡單的實現，沒有容錯，不支援併發，簡單的記憶體管理

ps. 用雙向鍊錶來實現會簡單寫，這裡用單鏈表和雜湊表共同實現了雙向鍊錶的功效，也就是雜湊除了用來查詢，還指示了key對應的結點的前驅結點。

struct
node
};class
lrucache
~lrucache()
free(_begin);//
再釋放記憶體
} }
intget(int
key) 
node->_next = _head->_next;
if(node->_next!=null)
_head->_next =node;
umap_prenodes[key] =_head; 
/*更新_last
*/if(_last ==key )
value = node->_value;
}return
value;
}void
set(int key, int
value) 
node->_value = value; //
重置結點值
/*更新_last
*/if(_last ==key )
}else
if(_size == _capacity)
else}}
/*把node插入到第乙個結點的位置
*/node->_next = _head->_next;
if(node->_next!=null)
_head->_next =node;
umap_prenodes[key] =_head; 
}private
: 
int_size;
int_capacity;
int _last;//
_last是鍊錶中最後乙個結點的key
node*_head;
unordered_map
umap_prenodes;//
儲存key對應的結點的前驅結點，鍊錶中第乙個結點的前驅結點為_head
char* _begin;//
快取的起始位置 
char* _cur_begin;//
用於分配結點記憶體的起始位置
};

實現2，使用stl的list

這個版本的實現來自leetcode discuss

class
lrucache
intget(int
key) 
void
set(int key, int
value) 
if (m_map.size() == m_capacity) //
reached capacity
m_list.emplace_front(key, value); 
//create new node in list
m_map[key] = m_list.begin(); //
create correspondence between key and node
}};

通過兩個版本的實現，可以看到，使用stl的容器**非常簡潔，但也不是說自定義鍊錶版本的實現就不好，如果從併發的角度來說，自定義的結構，在實現併發時，鎖的粒度會小一點，而直接使用stl容器，鎖的粒度為大一點，因為，使用stl，必須鎖定乙個函式，而使用自定義結構可以只鎖定某個函式內部的某些操作，而且更方便實現無鎖併發。另外，從leetcode的測試結果來看，這兩個版本的效能差不多。

簡單的LRU Cache設計與實現

LRU Cache的簡單c 實現

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