LRU 缓存（哈希表与双向链表）

算法思路

• 数据结构设计
  为了保证 get 和 put 操作的平均时间复杂度为 O(1)，我们采用以下两种数据结构：
  • 哈希表：用于存储键与节点之间的映射（key -> node），方便在 O(1) 时间内查找节点。
  • 双向链表：用于维护缓存中各节点的访问顺序。链表头部表示最近使用的元素，而链表尾部表示最久未使用的元素。采用虚拟头节点和虚拟尾节点可以使插入与删除操作更加简洁。

Leetcode 35.LRU缓存-原题链接

题目内容

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。

输入描述

输入包括若干操作，按照以下格式给出：

第一行一个正整数 capacity，表示缓存的容量。 接下来的若干行每行包含一个操作：

• "get key"：调用 get 方法，查询 key 的值。
• "put key value"：调用 put 方法，插入或更新 key 和 value 的键值对。

输出描述

对于每个 get 操作，输出查询结果。如果关键字存在于缓存中，则输出该值；否则输出 -1。对于 put 操作，无需输出任何内容。

样例1

输入

2
put 1 1
put 2 2
get 1
put 3 3
get 2
put 4 4
get 1
get 3
get 4

输出

1
-1
-1
3
4

说明

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