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。它应该支持以下操作：获取数据 get 和 写入数据 put 。

 

获取数据 get(key) - 如果密钥 (key) 存在于缓存中，则获取密钥的值（总是正数），否则返回 -1。

写入数据 put(key, value) - 如果密钥不存在，则写入其数据值。当缓存容量达到上限时，它应该在写入新数据之前删除最近最少使用的数据值，从而为新的数据值留出空间。

示例:

LRUCache cache = new LRUCache( 2 /* 缓存容量 */ );

cache.put(1, 1);

cache.put(2, 2);

cache.get(1);       // 返回  1

cache.put(3, 3);    // 该操作会使得密钥 2 作废

cache.get(2);       // 返回 -1 (未找到)

cache.put(4, 4);    // 该操作会使得密钥 1 作废

cache.get(1);       // 返回 -1 (未找到)

cache.get(3);       // 返回  3

cache.get(4);       // 返回  4

答案：

 1class LRUCache1 {
 2    class DLinkedNode {
 3        int key;
 4        int value;
 5        DLinkedNode pre;
 6        DLinkedNode post;
 7    }
 8
 9    private void addNode(DLinkedNode node) {
10        node.pre = head;
11        node.post = head.post;
12        head.post.pre = node;
13        head.post = node;
14    }
15
16    private void removeNode(DLinkedNode node) {
17        DLinkedNode pre = node.pre;
18        DLinkedNode post = node.post;
19        pre.post = post;
20        post.pre = pre;
21    }
22
23    private void moveToHead(DLinkedNode node) {
24        this.removeNode(node);
25        this.addNode(node);
26    }
27
28    private DLinkedNode popTail() {
29        DLinkedNode res = tail.pre;
30        this.removeNode(res);
31        return res;
32    }
33
34    private Hashtable<Integer, DLinkedNode> cache = new Hashtable<Integer, DLinkedNode>();
35    private int count;
36    private int capacity;
37    private DLinkedNode head, tail;
38
39    public LRUCache1(int capacity) {
40        this.count = 0;
41        this.capacity = capacity;
42        head = new DLinkedNode();
43        head.pre = null;
44        tail = new DLinkedNode();
45        tail.post = null;
46        head.post = tail;
47        tail.pre = head;
48    }
49
50    public int get(int key) {
51        DLinkedNode node = cache.get(key);
52        if (node == null) {
53            return -1;
54        }
55        this.moveToHead(node);
56        return node.value;
57    }
58
59    public void put(int key, int value) {
60        DLinkedNode node = cache.get(key);
61        if (node == null) {
62            DLinkedNode newNode = new DLinkedNode();
63            newNode.key = key;
64            newNode.value = value;
65            this.cache.put(key, newNode);
66            this.addNode(newNode);
67            ++count;
68            if (count > capacity) {
69                DLinkedNode tail = this.popTail();
70                this.cache.remove(tail.key);
71                --count;
72            }
73        } else {
74            node.value = value;
75            this.moveToHead(node);
76        }
77    }
78}

解析：

LRUCache缓存，这里只需要实现get和put方法即可。需要两个指针。一个指向前一个，一个指向后一个。当我们使用某个元素的时候，如果缓存中有，我们只需要把它挪到最前面即可实现LURCache，原理很容易理解。我们我们熟悉LinkedHashMap源码，就会明白，他就是一个双向的环形链表，使用它也可以实现LRUCache，做android开发的同学可能知道，android中有个图片缓存的类也叫LRUCache，其实他内部封装的就是LinkedHashMap。我们来自己实现一个非常简单的

 1class LRUCache {
 2    private LinkedHashMap<Integer, Integer> map;
 3    private final int CAPACITY;
 4
 5    public LRUCache(int capacity) {
 6        CAPACITY = capacity;
 7        map = new LinkedHashMap<Integer, Integer>(capacity, 0.75f, true) {
 8            protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry eldest) {
 9                return size() > CAPACITY;
10            }
11        };
12    }
13
14    public int get(int key) {
15        return map.getOrDefault(key, -1);
16    }
17
18    public void set(int key, int value) {
19        map.put(key, value);
20    }
21}