一、什么是 LRU Cache

LRU（Least Recently Used），意思是最近最少使用，它是一种 Cache 替换算法。

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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。

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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。

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二、LRU Cache 的实现

实现 LRU Cache 的方法和思路很多，但是要保持高效实现 O(1) 的 put 和 get，那么使用双向链表和哈希表的搭配是最高效和经典的。

使用双向链表是因为双向链表可以实现任意位置 O(1) 的插入和删除，使用哈希表是因为哈希表的增删查改也是 O(1)。

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力扣对应题目链接：146. LRU 缓存 - 力扣（LeetCode）

class LRUCache {
public:LRUCache(int capacity): _capacity(capacity){}int get(int key) {auto res=_hashMap.find(key);if(res!=_hashMap.end()){LtIter it=res->second;// 1.erase+push_front 更新迭代器，原迭代器失效// 2.splice转移节点_LRUList.splice(_LRUList.begin(), _LRUList, it);return it->second;}else return -1;}void put(int key, int value) {auto res=_hashMap.find(key);if(res==_hashMap.end()){// 1. 新增// 1.1 满了，先删除LRU的数据(_LRUList.size()是O(N))if(_capacity==_hashMap.size()){pair<int, int> back=_LRUList.back();_LRUList.pop_back();_hashMap.erase(back.first);}// 2. 更新_LRUList.push_front(make_pair(key, value));_hashMap[key]=_LRUList.begin();}else{// 2. 更新LtIter it=res->second;it->second=value;// 1.erase+push_front 更新迭代器，原迭代器失效// 2.splice转移节点_LRUList.splice(_LRUList.begin(), _LRUList, it);}}private:typedef list<pair<int, int>>::iterator LtIter;unordered_map<int, LtIter> _hashMap;list<pair<int, int>> _LRUList;size_t _capacity;
};/*** 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);*/