146. LRU缓存机制

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) - 如果密钥已经存在，则变更其数据值；如果密钥不存在，则插入该组「密钥/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久未使用的数据值，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？

示例:

LRUCache cache = new LRUCache( 2 /* 缓存容量 */ );

cache.put(1, 1);
cache.put(2, 2);
cache.get(1); // 返回 1
cache.put(3, 3); // 该操作会使得密钥 2 作废
cache.get(2); // 返回 -1 (未找到)
cache.put(4, 4); // 该操作会使得密钥 1 作废
cache.get(1); // 返回 -1 (未找到)
cache.get(3); // 返回 3
cache.get(4); // 返回 4

class LRUCache {
private:
    int cap;
    // 双链表：装着 (key, value) 元组
    list<pair<int, int>> cache;
    // 哈希表：key 映射到 (key, value) 在 cache 中的位置
    unordered_map<int, list<pair<int, int>>::iterator> map;
public:
    LRUCache(int capacity) {
        this->cap = capacity; 
    }
    
    int get(int key) {
        auto it = map.find(key);
        // 访问的 key 不存在
        if (it == map.end()) return -1;
        // key 存在，把 (k, v) 换到队头
        pair<int, int> kv = *map[key];
        cache.erase(map[key]);
        cache.push_front(kv);
        // 更新 (key, value) 在 cache 中的位置
        map[key] = cache.begin();
        return kv.second; // value
    }
    
    void put(int key, int value) {

        /* 要先判断 key 是否已经存在 */ 
        auto it = map.find(key);
        if (it == map.end()) {
            /* key 不存在，判断 cache 是否已满 */ 
            if (cache.size() == cap) {
                // cache 已满，删除尾部的键值对腾位置
                // cache 和 map 中的数据都要删除
                auto lastPair = cache.back();
                int lastKey = lastPair.first;
                map.erase(lastKey);
                cache.pop_back();
            }
            // cache 没满，可以直接添加
            cache.push_front(make_pair(key, value));
            map[key] = cache.begin();
        } else {
            /* key 存在，更改 value 并换到队头 */
            cache.erase(map[key]);
            cache.push_front(make_pair(key, value));
            map[key] = cache.begin();
        }
    }
};