【NO.52】LeetCode HOT 100—146. LRU 缓存

146. 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 <= 10^5
最多调用 2 * 10^5 次 get 和 put

解题

方法：排序+哈希表

public class LRUCache {
   
    // LRU（最近最少使用）刚put或者get的在最前面，可以理解为创建，更新时间倒序
    // 删除的是最后的节点(最久未使用)
    // 排序+哈希表： 双向链表+哈希表，自己手写双向链表，借用HashMap
    // 双向链表维护节点的前后关系。头节点是最近使用的，尾节点是最久未使用的
    // 哈希表的存在是为了提高时间复杂度，用空间换时间

    // 链表节点
    class DLinkedNode{
   
        int key;
        int value;
        DLinkedNode prev;
        DLinkedNode next;
        // 无参、有参构造
        public DLinkedNode () {
   }
        public DLinkedNode (int ke