一、题目描述
运用所掌握的数据结构，设计和实现一个 LRU (Least Recently Used，最近最少使用) 缓存机制 。
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) 如果关键字已经存在，则变更其数据值；如果关键字不存在，则插入该组「关键字-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。
示例：
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
进阶：是否可以在 O(1) 时间复杂度内完成这两种操作？
二、思路讲解
为什么使用双向链表？因为如果使用数组，最近使用的节点移到头部，时间复杂度为O（N）;而使用链表，可以降到O（1）
为什么使用哈希表？因为链表的查找时间复杂度为O（N），使用哈希表，在不发生哈希冲突的情况下可以降到O（1）
三、Java代码实现
class LRUCache { //自定义双向链表 class Entry { int key; int value; Entry prev; Entry next; public Entry() {} public Entry(int key, int value){ this.key = key; this.value = value; } } Entry head, tair; //头、尾结点 int capacity; //容量 int size; //当前大小 Map<Integer, Entry> cache; //HashMap public LRUCache(int capacity) { this.capacity = capacity; //初始化双向链表 initLinkedList(); size = 0; cache = new HashMap<>(capacity+2); } /** 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 */ public int get(int key) { Entry node = cache.get(key); if(node == null) { return -1; } moveToHead(node); return node.value; } /** 如果key存在，替换掉，再移到最前面 如果key不存在， 如果缓存容量达到上限，先删尾结点，再头插 如果缓存容量未达上限，头插 */ public void put(int key, int value) { Entry node = cache.get(key); //如果key位置上存在节点 if(node != null) { node.value = value; moveToHead(node); return; } //如果不存在 //如果entry已满，删除最后一个节点 if(size == capacity) { Entry lastNode = tair.prev; deleteNode(lastNode); cache.remove(lastNode.key); size--; } //把当前节点头插 Entry newNode = new Entry(); newNode.key = key; newNode.value = value; addNode(newNode); cache.put(key, newNode); size++; } /** 初始化双向链表 */ private void initLinkedList() { head = new Entry(); tair = new Entry(); head.next = tair; tair.prev = head; } /** 将当前节点移到最前面（头结点之后） */ private void moveToHead(Entry node) { //首先删除原来节点关系 deleteNode(node); addNode(node); } /** 删除当前节点 */ private void deleteNode(Entry node) { node.prev.next = node.next; node.next.prev = node.prev; } /** 头插 */ private void addNode(Entry node) { head.next.prev = node; node.next = head.next; node.prev = head; head.next = node; } } /** * 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); */
