運用你所掌握的數據結構，設計和實現一個??LRU (最近最少使用) 緩存機制。它應該支持以下操作： 獲取數據 get 和 寫入數據 put 。
獲取數據 get(key) - 如果密鑰 (key) 存在于緩存中，則獲取密鑰的值（總是正數），否則返回 -1。
寫入數據 put(key, value) - 如果密鑰不存在，則寫入其數據值。當緩存容量達到上限時，它應該在寫入新數據之前刪除最近最少使用的數據值，從而為新的數據值留出空間。進階:
你是否可以在?O(1) 時間復雜度內完成這兩種操作？
示例:
LRUCache cache = new LRUCache( 2 /* 緩存容量 */ );
cache.put(1, 1);
cache.put(2, 2);
cache.get(1); ? ? ? // 返回 ?1
cache.put(3, 3); ? ?// 該操作會使得密鑰 2 作廢
cache.get(2); ? ? ? // 返回 -1 (未找到)
cache.put(4, 4); ? ?// 該操作會使得密鑰 1 作廢
cache.get(1); ? ? ? // 返回 -1 (未找到)
cache.get(3); ? ? ? // 返回 ?3
cache.get(4); ? ? ? // 返回 ?4來源：力扣（LeetCode）
鏈接：https://leetcode-cn.com/problems/lru-cache
著作權歸領扣網絡所有。商業轉載請聯系官方授權，非商業轉載請注明出處。
解法：
class LRUCache{
public:LRUCache(int capacity) {cap = capacity;}int get(int key) {auto it = m.find(key);if (it == m.end()) return -1;l.splice(l.begin(), l, it->second);return it->second->second;}void put(int key, int value) {auto it = m.find(key);if (it != m.end()) l.erase(it->second);l.push_front(make_pair(key, value));m[key] = l.begin();if (m.size() > cap) {int k = l.rbegin()->first;l.pop_back();m.erase(k);}}private:int cap;list<pair<int, int>> l;unordered_map<int, list<pair<int, int>>::iterator> m;
};
?
)