LRU缓存

请你设计并实现一个满足 LRU (最近最少使用) 缓存 约束的数据结构。

实现 LRUCache 类：

  • LRUCache(int capacity) 以 正整数 作为容量 capacity 初始化 LRU 缓存
  • int get(int key) 如果关键字 key 存在于缓存中，则返回关键字的值，否则返回 -1 。
  • void put(int key, int value) 如果关键字 key 已经存在，则变更其数据值 value ；如果不存在，则向缓存中插入该组 key-value 。如果插入操作导致关键字数量超过 capacity ，则应该 逐出 最久未使用的关键字。

函数 get 和 put 必须以 O(1) 的平均时间复杂度运行。

示例：

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输入
["LRUCache", "put", "put", "get", "put", "get", "put", "get", "get", "get"]
[[2], [1, 1], [2, 2], [1], [3, 3], [2], [4, 4], [1], [3], [4]]
输出
[null, null, null, 1, null, -1, null, -1, 3, 4]

解释
LRUCache lRUCache = new LRUCache(2);
lRUCache.put(1, 1); // 缓存是 {1=1}
lRUCache.put(2, 2); // 缓存是 {1=1, 2=2}
lRUCache.get(1);    // 返回 1
lRUCache.put(3, 3); // 该操作会使得关键字 2 作废，缓存是 {1=1, 3=3}
lRUCache.get(2);    // 返回 -1 (未找到)
lRUCache.put(4, 4); // 该操作会使得关键字 1 作废，缓存是 {4=4, 3=3}
lRUCache.get(1);    // 返回 -1 (未找到)
lRUCache.get(3);    // 返回 3
lRUCache.get(4);    // 返回 4

提示：

  • 1 <= capacity <= 3000
  • 0 <= key <= 10000
  • 0 <= value <= 105
  • 最多调用 2 * 105 次 get 和 put

题目要求查找和插入/修改的时间复杂度为常数，需要使用哈希表建立key和value的关系。使用链表存储数据，新数据从头部插入，从尾部淘汰可以实现最近最少使用，但是单向链表不方便删除尾结点所以使用双向链表

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class LRUCache {

    private static class Node{
        int val;
        int key; //删除节点时，哈希表也要删除对应的kv,sui'yi
        Node next;
        Node prev;
        Node(int key,int val){
            this.key = key;
            this.val = val;
        }
    }
    private int capacity;
    private Map<Integer,Node> map;
    private Node head;

    public LRUCache(int capacity) {
        this.capacity = capacity;
        map = new HashMap<>();
        head = new Node(-1,-1);
        head.next = head;
        head.prev = head;
    }
    
    public int get(int key) {
        if(!map.containsKey(key)){
            return -1;
        }
        Node node = map.get(key);
        remove(node);
        add(node);
        return node.val;
    }
    
    public void put(int key, int value) {
        Node node = null;
        if(map.containsKey(key)){
            node = map.get(key);
            node.val = value;
            remove(node);
            add(node);
            return;
        }
        node = new Node(key,value);
        map.put(key,node);
        add(node);
        if(map.size()>capacity){
            node = head.prev;
            map.remove(node.key);
            remove(node);
        }

    }
    private void remove(Node node){
        node.prev.next = node.next;
        node.next.prev = node.prev;
    }

    private void add(Node node){
        node.next = head.next;
        node.prev = head;
        head.next = node;
        node.next.prev = node;
    }

}