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？

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

方法

双向链表+Map

用链表存顺序，新加入的和当前被访问的都放入链表头，用Map存储都有哪些key，在链表和链尾添加空节点好处理边界条件

• 时间复杂度：O（1）
• 空间复杂度：O（c）,c为容量

class LRUCache {
    class MyLinkedNode{
        int key;
        int value;
        MyLinkedNode pre;
        MyLinkedNode next;
        public MyLinkedNode(){}
        public MyLinkedNode(int key,int val){
            this.key = key;
            this.value = val;
        }
    }
    private MyLinkedNode head;
    private MyLinkedNode tail;
    private Map<Integer,MyLinkedNode> map = new HashMap<>();
    private int capacity;
    private int size;


    public LRUCache(int capacity) {
        this.capacity = capacity;
        this.size=0;
        head = new MyLinkedNode();
        tail = new MyLinkedNode();
        head.next = tail;
        tail.pre = head;
    }
    

    public int get(int key) {
        MyLinkedNode node = map.get(key);
        if(node!=null){
            moveToHead(node);
            return node.value;
        }else{
            return -1;
        }
    }
    
    public void put(int key, int value) {
         MyLinkedNode node = map.get(key);
        if(node!=null){
            node.value = value;
            moveToHead(node);
        }else{
            node =  new MyLinkedNode(key,value);
            if(size>=capacity){
                 MyLinkedNode tailNode = removeTail();
                 map.remove(tailNode.key);
                 size--;
            }
            addToHead(node);
            size++;
        }
        map.put(key,node);
    }


    //添加新的
    private void addToHead(MyLinkedNode node){
        MyLinkedNode next = head.next;
        head.next = node;
        node.pre = head;
        next.pre = node;
        node.next = next;
    }
    //访问了
    private void moveToHead(MyLinkedNode node){
        removeNode(node);
        addToHead(node);
    }
    //容量满了，删除最后
    private MyLinkedNode removeTail(){
        MyLinkedNode node = tail.pre;
        removeNode(node);
        return node;
    }
    private void removeNode(MyLinkedNode node){
        node.pre.next = node.next;
        node.next.pre = node.pre;
    }
}


/**
 * 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);
 */