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？

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这个题，说难不难，主要就是麻烦。
首先可以用哈希表实现 get 和 put 操作，时间复杂度都为 O(1)，但是普通哈希表无法找到最近最少使用的键。因此，需要在哈希表的基础上进行修改。

因为要实现删除最近最少使用的键，很明显这个键位置是随机的，而这种任意位置的删除操作，用链表来做是最合适的，因此本题可以使用个双向链表来对哈希表进行补充。

因为需要知道缓存内最近最少使用的元素，因此可以把存入的元素按访问的先后顺序存入双向链表。每次访问一个元素，无论是 put 还是 get 操作，都把该元素移动到链表的尾部。这样就可以保证链表的头部就是最近最少使用的元素。在实现了最近最少使用的功能后，在加入哈希表就可以实现 get 和 put 操作时间复杂度为 O(1)。具体来讲就是，哈希表内存在 key → 对应链表节点的指针，得到对应的指针便可以操作节点内的 key 和 value 值。

代码：

class LRUCache {
private:
    struct ListNode{
        int key;
        int val;
        ListNode* next = nullptr;
        ListNode* prev = nullptr;
        ListNode(){}
        ListNode(int x,int y): key(x),val(y) {}
    };
private:
    int capacity;
    ListNode* tail;
    ListNode* dummy;
    map<int,ListNode*> hash;
private:
    void moveToTail(int key)
    {
        ListNode* cur = hash[key];
        if(cur == tail)
            return;
        cur->prev->next = cur->next;
        cur->next->prev = cur->prev;
        cur->prev = tail;
        tail->next = cur;
        tail = cur;
    }
    void insertToTail(int key, int value)
    {
        ListNode* cur = new ListNode(key,value);
        tail->next = cur;
        cur->prev = tail;
        tail = cur;
        hash[key] = tail;
    }
    void popFromHead(int newKey, int newValue)
    {
        hash.erase(dummy->next->key);
        dummy->next->key = newKey;
        dummy->next->val = newValue;
        hash[newKey] = dummy->next;
        moveToTail(newKey);
    }
public:
    LRUCache(int capacity) {
        this->capacity = capacity;
        dummy = new ListNode();
        tail = dummy;
    }   
    
    int get(int key) {
        if(!hash.count(key))
            return -1;
        moveToTail(key);
        return hash[key]->val;
    }
    
    void put(int newKey, int newValue) {
        if(hash.count(newKey))
        {
            hash[newKey]->key = newKey;
            hash[newKey]->val = newValue;
            moveToTail(newKey);
            return;
        }
        if(hash.size() < this->capacity)
        {
            insertToTail(newKey,newValue);
        }
        else if(hash.size() == this->capacity)
        {
            popFromHead(newKey,newValue);
        }
    }
};

/**
 * 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);
 */

另外，看到其他大佬的解答后，发现list的实质也是双向链表，能够想到这个办法的大佬，c++基础可太强了，下边附上大佬的代码：

class LRUCache 
{
public:
    list<pair<int, int>> list1;   //双向链表
    int capacity;
    unordered_map<int, list<pair<int,int>>::iterator > key_list_ptr;

    LRUCache(int capacity) 
    {
        this->capacity = capacity;
    }
    
    int get(int key) 
    {
        if (key_list_ptr.find(key) == key_list_ptr.end())   
            return -1;
        auto [k, v] = * key_list_ptr[key];
        list1.erase(key_list_ptr[key]);
        list1.push_back(pair<int, int>{k, v});
        key_list_ptr[key] = --list1.end();
        return v;
    }
    
    void put(int key, int value) 
    {
        if (key_list_ptr.find(key) != key_list_ptr.end())   
            list1.erase(key_list_ptr[key]);
        list1.push_back(pair<int,int>{key, value});
        key_list_ptr[key] = --list1.end();
        if (list1.size() > capacity)
        {
            key_list_ptr.erase(list1.begin()->first);
            list1.pop_front();
        }
    }
};