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# LRU 缓存
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## 题目
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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。
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实现 LRUCache 类：
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LRUCache(int capacity) 以 正整数 作为容量 capacity 初始化 LRU 缓存
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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 。
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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。
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函数 get 和 put 必须以 O(1) 的平均时间复杂度运行。
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示例：
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输入
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["LRUCache", "put", "put", "get", "put", "get", "put", "get", "get", "get"]
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[[2], [1, 1], [2, 2], [1], [3, 3], [2], [4, 4], [1], [3], [4]]
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输出
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[null, null, null, 1, null, -1, null, -1, 3, 4]
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解释
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LRUCache lRUCache = new LRUCache(2);
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lRUCache.put(1, 1); // 缓存是 {1=1}
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lRUCache.put(2, 2); // 缓存是 {1=1, 2=2}
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lRUCache.get(1); // 返回 1
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lRUCache.put(3, 3); // 该操作会使得关键字 2 作废，缓存是 {1=1, 3=3}
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lRUCache.get(2); // 返回 -1 (未找到)
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lRUCache.put(4, 4); // 该操作会使得关键字 1 作废，缓存是 {4=4, 3=3}
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lRUCache.get(1); // 返回 -1 (未找到)
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lRUCache.get(3); // 返回 3
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lRUCache.get(4); // 返回 4
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提示：
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1 <= capacity <= 3000
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0 <= key <= 10000
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0 <= value <= 105
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最多调用 2 * 105 次 get 和 put
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## 分析
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- 核心数据结构
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- ListNode
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- prev
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- next
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- ind
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- val
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- HashMap<Integer, ListNode>
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- ind
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- ListNode
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- 链表
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- head
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- tail
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- 核心字段
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- size
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- 当前大小
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- cap
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- 最大容量
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## 代码
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```java
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class LRUCache {
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// Init 1: ListNode
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class ListNode {
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int key;
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int val;
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ListNode next;
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ListNode prev;
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public ListNode () { }
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public ListNode (int key, int val) {
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this.key = key;
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this.val = val;
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}
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}
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ListNode dummyHead = new ListNode(0, 0);
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ListNode dummyTail = new ListNode(0, 0);
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// Init 2: HashMap
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Map<Integer, ListNode> map = new HashMap<>();
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// Init 3: Other
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private int size;
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private int cap;
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public LRUCache(int capacity) {
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this.cap = capacity;
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this.size = 0;
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dummyHead.next = dummyTail;
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dummyTail.prev = dummyHead;
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}
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public int get(int key) {
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ListNode node = map.get(key);
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if (node == null) {
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return -1;
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}
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// Operation: Change Loc
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moveToHead(node);
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return node.val;
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}
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public void put(int key, int value) {
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ListNode node = map.get(key);
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if (node == null) {
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ListNode newNode = new ListNode(key, value);
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addToHead(newNode);
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map.put(key, newNode);
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size++;
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if (size > cap) {
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ListNode tail = removeTail();
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map.remove(tail.key);
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size--;
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}
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} else {
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node.val = value;
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moveToHead(node);
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}
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}
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// Typical Methods
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// 1. addToHead
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private void addToHead(ListNode node) {
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node.next = dummyHead.next;
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node.prev = dummyHead;
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dummyHead.next.prev = node;
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dummyHead.next = node;
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}
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// 2. removeNode
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private void removeNode(ListNode node) {
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node.prev.next = node.next;
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node.next.prev = node.prev;
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}
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// 3. moveToHead
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private void moveToHead(ListNode node) {
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removeNode(node);
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addToHead(node);
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}
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// 4. removeTail
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private ListNode removeTail() {
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ListNode res = dummyTail.prev;
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removeNode(res);
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return res;
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}
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}
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/**
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* Your LRUCache object will be instantiated and called as such:
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* LRUCache obj = new LRUCache(capacity);
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* int param_1 = obj.get(key);
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* obj.put(key,value);
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*/
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``` |