寫在前面

今天一同學去公司實習面試，面試官要求手寫LRU演算法，有些懵。在這裡想寫篇部落格給他作為參考，同時也給大家作為參考。

LRU（最近最少使用演算法）

LRU是CPU cache中n-way的一種替換規則（對cache不瞭解的可以檢視https://en.wikipedia.org/wiki/CPU_cache），當有新成員加入時，它需要替換近期最少被使用的cache line。

• 雙向連結串列+雜湊表
  這種方式比較常見，如圖所示：
  
  新資料或擊中的資料放到連結串列頭部，表示最近使用的資料，如果連結串列滿，從尾部淘汰資料。但只用連結串列會存在一個問題，擊中資料的時間複雜度為O(n)，每次需要遍歷連結串列，所以引入雜湊表，時間複雜度降到O(1)，以空間換時間。

#include <list>
#include <unordered_map>
#include <cassert>   
using namespace std;  
struct Element
{
    int key;
    int value;
    Element(int k, int v):key(k), value(v){}
};
class LRUCache {
private:
    list<Element> m_list;
    unordered_map<int, list<Element>
 
::iterator> m_map;
    int m_capacity;
public:
    LRUCache(int capacity) {
        m_capacity = capacity;
    }

    int get(int key) {
        if (m_map.find(key) == m_map.end())
            return -1;
        else
        {
            //將元素放入連結串列頭部
            m_list.splice(m_list.begin(), m_list, m_map[key]);
            m_map[key] = m_list.begin();
            return
 
 m_list.begin()->value;
        }
    }

    void put(int key, int value) {
        assert(m_capacity > 0);
        if (m_map.find(key) != m_map.end())
        {   //更value
            m_map[key]->value = value;
            //將元素放入連結串列頭部
            m_list.splice(m_list.begin(), m_list, m_map[key]);
            m_map[key] = m_list.begin();
        }
        else if (m_capacity == m_list.size())
        {
            m_map.erase(m_list.back().key);
            m_list.pop_back();
            m_list.push_front(Element(key, value));
            m_map[key] = m_list.begin();
        }
        else
        {
            m_list.push_front(Element(key, value));
            m_map[key] = m_list.begin();
        }
    }
};

/**
 * 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);
 */