一、leetcode 题目

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 。
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。

进阶：你是否可以在 O(1) 时间复杂度内完成这两种操作？

来源：力扣（LeetCode）
链接：https://leetcode-cn.com/problems/lru-cache
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LRU 本身是一个操作系统的页面置换算法，least rencently used，也就是置换的时候置换掉那个最近使用的最少的，其实实现更加简化，使用一次就将它放到栈顶，移除的时候其实就是移除栈底的元素。

这个题目的重点在于要求 O(1) 时间复杂度，在对于 put 和 get 来说，O(1) 时间复杂度很容易想到 hashmap，但是对于 LRU 来说，需要元素有序，java 里提供了一个 linkedhashmap 类，源码的注释里就写了可以用来实现 cache。

class LRUCache {
    int capacity;
    LinkedHashMap<Integer, Integer> cache;

    public LRUCache(int capacity) {
        this.capacity = capacity;
        cache = new LinkedHashMap<Integer, Integer>(capacity, 0.75f, true){
            @Override
            protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry<Integer, Integer> eldest) {
                return cache.size() > capacity;
            }
        };
    }
    
    public int get(int key) {
        return cache.getOrDefault(key, -1);
    }
    
    public void put(int key, int value) {
        cache.put(key, value);
    }
}

/**
 * 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);
 */

二、LinkedHashMap源码

基本思路就是 HashMap + 双向链表，在 Map 的基础上作出有序。放上一篇博客参考：

https://www.jianshu.com/p/8f4f58b4b8ab