Java〖 LRU缓存机制〗力扣146手撕LRU

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) - 如果关键字 (key) 存在于缓存中，则获取关键字的值（总是正数），否则返回 -1。
• 写入数据 put(key, 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:

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);    // 该操作会使得关键字 2 作废
cache.get(2);       // 返回 -1 (未找到)
cache.put(4, 4);    // 该操作会使得关键字 1 作废
cache.get(1);       // 返回 -1 (未找到)
cache.get(3);       // 返回  3
cache.get(4);       // 返回  4

一. 分析 LinkedHashMap

LRU是Least Recently Used的缩写，即最近最少使用，是一种常用的页面置换算法,要如何实现呢?

1.1 LinkedHashMap实现

首先看到了LinkedHashMap 底层是一个Entery结点,为了实现插入快有序和快速访问两个优点,结合了HashMap与双向链表

这边不深入去讲,主要来说说LinkedHashMap存储数据是有序的，而且分为两种：插入顺序和访问顺序。下图主要为访问顺序时结点变更情况

• 插入顺序 表示LinkedHashMap中存储的顺序是按照调用put方法插入的顺序进行排序的(默认设置为: false)
  HashMap中有Entry1、Entry2、Entry3，并设置LinkedHashMap为访问顺序，则更新Entry1时，会先把Entry1从双向链表中删除，然后再把Entry1加入到双向链表的表尾，而Entry1在HashMap结构中的存储位置没有变化，对比图如下所示：
  

这时候,有些小伙伴就会惊讶的发现,这不就是LRU本U吗? 但其实LinkedHashMap是会不断扩容的,要想真正实现LRU,你得去重写removeEldestEntry()方法

重写removeEldestEntry方法,当达到条件,就返回ture ,返回true就删除最近最少使用的Entery结点

 @Override
    protected boolean removeEldestEntry(Map