中等
请你设计并实现一个满足 LRU (最近最少使用) 缓存 约束的数据结构。
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key已经存在，则变更其数据值value；如果不存在，则向缓存中插入该组key-value。如果插入操作导致关键字数量超过capacity，则应该 逐出 最久未使用的关键字。
函数 get 和 put 必须以 O(1) 的平均时间复杂度运行。
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 <= 30000 <= key <= 100000 <= value <= 105- 最多调用
2 * 105次get和put
/**
* 关键点在于get、put都要求O(1)复杂度，所以想什么数据结构能达到这种效果，无非空间换事件嘛。
* put只有哈希表、链表可以达到；get只有哈希表、数组可以达到。单用哈希表无法做到O(1)的移动元素，只能结合起来，自然而然得出使用链表+哈希表。
* 但是光链表还不够，因为必须能够移动任意位置元素，和去除尾端元素，只有双向链表能在O(1)复杂度达到。所以进一步得出双向链表+哈希表。
* 之后就到了具体实现了，get很简单，获取该节点顺便移动到开头；
* put需要判断该元素是否存在，如果不存在在是添加到头节点,如果存在那么需要移动到头节点，
* 移动到头节点需要多一步，之前节点的位置需要更新前、后节点。有个细节需要注意，当节点存在时，值需要更新。
*/
class LRUCache {
private int capacity;
private Map<Integer,Node> map;
private Node head;
private Node tail;
public LRUCache(int capacity) {
this.capacity = capacity;
map = new HashMap<Integer,Node>();
head = new Node(-1, -1);
tail = new Node(-1, -1);
head.next = tail;
tail.prev = head;
}
public void moveToHead(Node node){
removeNode(node);
addToHead(node);
}
public void removeNode(Node node){
node.prev.next = node.next;
node.next.prev = node.prev;
}
public void addToHead(Node node){
node.next = head.next;
head.next.prev = node;
head.next = node;
node.prev = head;
}
public int get(int key) {
Node cur = map.get(key);
if(cur == null){
return -1;
}
moveToHead(cur);
return cur.value;
}
public void put(int key, int value) {
if(map.containsKey(key)){
Node cur = map.get(key);
cur.value = value;
moveToHead(cur);
map.put(key, cur);
}else{
Node cur = new Node(key, value);
addToHead(cur);
map.put(key, cur);
}
capacityJudge();
}
public void capacityJudge(){
if(map.size()>capacity){
Node removeNode = tail.prev;
map.remove(removeNode.key);
removeNode(removeNode);
}
}
static class Node{
int key;
int value;
Node prev;
Node next;
public Node(int key, int value){
this.key = key;
this.value = 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);
*/
