1.题目

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：

① LRUCache(int capacity) 以正整数作为容量 capacity 初始化 LRU 缓存
② 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 。
③ 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

来源：力扣（LeetCode）
链接：https://leetcode-cn.com/problems/lru-cache

2.思路

（1）哈希链表
思路参考算法就像搭乐高：带你手撸 LRU 算法。

3.代码实现（Java）

//思路1————哈希链表
class LRUCache {
    
    //定义哈希链表
    LinkedHashMap<Integer, Integer> cache = new LinkedHashMap<>();
    //cache 的容量
    int capacity;

    public LRUCache(int capacity) {
        this.capacity = capacity;
    }
    
    public int get(int key) {
        if (!cache.containsKey(key)) {
            return -1;
        } else {
            //将该 key 变为最近使用
            makeRecently(key);
            return cache.get(key);
        }
    }
    
    public void put(int key, int value) {
        if (cache.containsKey(key)) {
            //key 已经存在，修改其对应的数据值 value
            cache.put(key, value);
            //将 key 变为最近使用
            makeRecently(key);
            return;
        }
        if (cache.size() >= this.capacity) {
            //容量已满，链表头部就是最久未使用的 key
            int oldestKey = cache.keySet().iterator().next();
            cache.remove(oldestKey);
        }
        //将新的 key 添加到链表尾部
        cache.put(key, value);
    }

    public void makeRecently(int key) {
        int val = cache.get(key);
        //删除 key
        cache.remove(key);
        //将其重新添加到链表尾部
        cache.put(key, val);
    }
}

/**
 * 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);
 */

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