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C++实现LRU缓存的思路与代码示例

LRU缓存通过哈希表和双向链表结合实现,get和put操作均O(1)时间复杂度,最近访问节点置于链表头部,满时淘汰尾部最久未用节点。

本文目录

    LRU缓存通过哈希表和双向链表结合实现,get和put操作均O(1)时间复杂度,最近访问节点置于链表头部,满时淘汰尾部最久未用节点。

    c++怎么实现一个LRU缓存淘汰算法_c++实现LRU缓存的思路与示例

    LRU(Least Recently Used)缓存淘汰算法的核心思想是:当缓存满时,优先淘汰最久未使用的数据。为了高效实现,通常结合哈希表和双向链表,C++中可以用 unordered_map 和自定义的双向链表来完成。

    基本思路

    使用一个双向链表维护访问顺序,最近访问的节点放在链表头部,最久未访问的在尾部。同时用哈希表快速定位节点位置:

    • get(key):若存在,返回值并将该节点移到链表头;否则返回 -1
    • put(key, value):若已存在,更新值并移到头部;若不存在且缓存已满,删除尾部节点,插入新节点到头部

    关键数据结构设计

    定义双向链表节点和缓存容量:

    struct ListNode {
        int key, value;
        ListNode *prev, *next;
        ListNode(int k, int v) : key(k), value(v), prev(nullptr), next(nullptr) {}
    };
    

    成员变量包括:

    • 头尾指针:方便插入删除
    • 哈希表:unordered_map
    • 当前大小与最大容量

    核心操作实现

    封装两个辅助函数简化逻辑:

    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; }

    这两个函数用于调整节点位置,保证 O(1) 时间复杂度。

    完整示例代码

    #include 
    #include 
    using namespace std;
    

    class LRUCache { private: struct ListNode { int key, value; ListNode prev, next; ListNode(int k, int v) : key(k), value(v), prev(nullptr), next(nullptr) {} };

    int capacity;
    unordered_map cache;
    ListNode *head, *tail;
    
    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;
    }
    
    void moveToHead(ListNode* node) {
        removeNode(node);
        addToHead(node);
    }
    
    ListNode* popTail() {
        ListNode* last = tail->prev;
        removeNode(last);
        return last;
    }

    public: LRUCache(int cap) { capacity = cap; head = new ListNode(0, 0); tail = new ListNode(0, 0); head->next = tail; tail->prev = head; }

    int get(int key) {
        if (cache.find(key) == cache.end()) return -1;
        ListNode* node = cache[key];
        moveToHead(node);
        return node->value;
    }
    
    void put(int key, int value) {
        if (cache.find(key) != cache.end()) {
            ListNode* node = cache[key];
            node->value = value;
            moveToHead(node);
        } else {
            ListNode* newNode = new ListNode(key, value);
            cache[key] = newNode;
            addToHead(newNode);
    
            if (cache.size() > capacity) {
                ListNode* removed = popTail();
                cache.erase(removed->key);
                delete removed;
            }
        }
    }
    
    ~LRUCache() {
        for (auto& pair : cache) {
            delete pair.second;
        }
        delete head;
        delete tail;
    }

    };

    使用示例

    int main() {
        LRUCache lru(2);
        lru.put(1, 1);
        lru.put(2, 2);
        cout << lru.get(1) << endl; // 输出 1
        lru.put(3, 3);               // 淘汰 key=2
        cout << lru.get(2) << endl; // 输出 -1
        return 0;
    }
    

    基本上就这些。用哈希表加双向链表,能保证 get 和 put 都是 O(1) 时间复杂度,符合 LRU 的高效要求。注意手动管理内存或改用智能指针避免泄漏。

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