LRU缓存

146. LRU 缓存

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 <= 3000
• 0 <= key <= 10000
• 0 <= value <= 105
• 最多调用 2 * 105 次 get 和 put

需要自己实现一个双向链表，链表结点保存key和value

并且使用Map<Integer, DLinkedNode> cache来记录key和对应结点的映射，以便于快速找到，当前key在双向链表中的位置，如果key不存在于Map，说明该结点不在链表

class LRUCache {

    class DLinkedNode{
        int key;
        int value;
        DLinkedNode pre;
        DLinkedNode next;

        public DLinkedNode(){

        }
        public DLinkedNode(int key, int value){
            this.key = key;
            this.value = value;
        }
    }


    //缓存映射，记录当前值是否在缓存存在
    private Map<Integer, DLinkedNode> cache = new HashMap<Integer, DLinkedNode>();
    private int size;
    private int capacity;
    private DLinkedNode head;
    private DLinkedNode tail;

    public LRUCache(int capacity) {
        this.size = 0;
        this.capacity = capacity;
        this.head = new DLinkedNode();
        this.tail = new DLinkedNode();
        head.next = tail;
        tail.next = head;
    }
    
    public int get(int key) {
        DLinkedNode node = cache.get(key);
        //key不在缓存,返回-1
        if(node == null){
            return -1;
        }
        //key在缓存,返回其关键字的值，并将其放置到链头
        moveToHead(node);
        return node.value;
    }
    
    public void put(int key, int value) {
        DLinkedNode node = cache.get(key);
        //key不存在，插入缓存
        if(node == null){
            node = new DLinkedNode(key, value);
            cache.put(key, node);
            addToHead(node);
            size ++;
            //超出LRU容量，删除尾结点
            if(size > capacity){
                cache.remove(tail.pre.key);
                removeNode(tail.pre);
                size--;
            }
        }else{
            //key存在，更新值，并放置到链头
            node.value = value;
            moveToHead(node);
        }

    }

    private void addToHead(DLinkedNode node){
        node.pre = head;
        node.next = head.next;
        head.next.pre = node;
        head.next = node;
    }

    private void removeNode(DLinkedNode node){
        node.pre.next = node.next;
        node.next.pre = node.pre;
    }

    private void moveToHead(DLinkedNode node){
        removeNode(node);
        addToHead(node);
    }

}

/**
 * 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);
 */