LeetCode-Algorithms-[Mid]146. LRU缓存机制

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

来源：力扣（LeetCode）
链接：https://leetcode-cn.com/problems/lru-cache
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这个题的思想其实很好想：

首先需要O(1)的话必然有个HashMap，那么问题是怎么实现LRU？配合什么一起用，那么能实现移除最久没用的，有固定上限的，很自然地想到线性数据结构

那么可以想到一个“队列”的结构，然后考虑怎么实现自由插入，和头尾添加，那么只能是链表的“队列”结构

那么敲定：HashMap来实现链表的随机存取，链表来实现LRU

然后是写代码的时候需要注意什么？这里我们采用自己写双向链表的形式，那么实现的时候有一个最重要的点：

必须用上伪头部结点和伪尾部结点

    class LRUCache {

        private HashMap<Integer, LinkList> listMap;

        private LinkList head;
        private LinkList tail;

        private int maxSize;

        private int NOT_FOUND_NUM = -1;

        public LRUCache(int capacity) {
            listMap = new HashMap<>();

            head = new LinkList(NOT_FOUND_NUM, NOT_FOUND_NUM);
            tail = new LinkList(NOT_FOUND_NUM, NOT_FOUND_NUM);
            head.post = tail;
            tail.pre = head;

            maxSize = capacity;
        }

        public int get(int key) {
            if (!listMap.containsKey(key)) {
                return NOT_FOUND_NUM;
            }
            LinkList current = listMap.get(key);
            moveToHead(current);
            return current.value;
        }

        public void put(int key, int value) {
            if (listMap.containsKey(key)) {
                LinkList current = listMap.get(key);
                moveToHead(current);
                current.value = value;
                return;
            }
            LinkList current = new LinkList(key, value);
            addToHead(current);
            listMap.put(key, current);
            if (listMap.size() > maxSize) {
                int tailKey = getTailKey();
                listMap.remove(tailKey);
                removeTail();
            }
        }

        private int getTailKey() {
            LinkList tailList = tail.pre;
            return tailList.key;
        }

        private void removeTail() {
            LinkList tailList = tail.pre;
            removeList(tailList);
        }

        private void moveToHead(LinkList list) {
            removeList(list);
            addToHead(list);
        }

        private void addToHead(LinkList list) {
            LinkList next = head.post;

            head.post = list;
            list.pre = head;

            list.post = next;
            next.pre = list;
        }

        private void removeList(LinkList list) {
            LinkList pre = list.pre;
            LinkList post = list.post;
            pre.post = post;
            post.pre = pre;
        }
    }

    class LinkList {
        int key;
        int value;
        LinkList pre;
        LinkList post;

        public LinkList(int _key, int _value) {
            key = _key;
            value = _value;
        }
    }