LRU 缓存 | Notion

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 <= 105
最多调用 2 * 105 次 get 和 put

class Node {
    public int key, val;
    public Node next, prev;
    public Node(int k, int v) {
        this.key = k;
        this.val = v;
    }
}
class DoubleList {  
    // 头尾虚节点
    private Node head, tail;  
    // 链表元素数
    private int size;
    
    public DoubleList() {
        // 初始化双向链表的数据
        head = new Node(0, 0);
        tail = new Node(0, 0);
        head.next = tail;
        tail.prev = head;
        size = 0;
    }

    // 在链表尾部添加节点 x，时间 O(1)
    public void addLast(Node x) {
        x.prev = tail.prev;
        x.next = tail;
        tail.prev.next = x;
        tail.prev = x;
        size++;
    }

    // 删除链表中的 x 节点（x 一定存在）
    // 由于是双链表且给的是目标 Node 节点，时间 O(1)
    public void remove(Node x) {
        x.prev.next = x.next;
        x.next.prev = x.prev;
        size--;
    }
    
    // 删除链表中第一个节点，并返回该节点，时间 O(1)
    public Node removeFirst() {
        if (head.next == tail)
            return null;
        Node first = head.next;
        remove(first);
        return first;
    }

    // 返回链表长度，时间 O(1)
    public int size() { return size; }

}
class LRUCache {
    // key -> Node(key, val)
    private HashMap<Integer, Node> map;
    // Node(k1, v1) <-> Node(k2, v2)...
    private DoubleList cache;
    // 最大容量
    private int cap;
    
    public LRUCache(int capacity) {
        this.cap = capacity;
        map = new HashMap<>();
        cache = new DoubleList();
    }
    /* 将某个 key 提升为最近使用的 */
    private void makeRecently(int key) {
        Node x = map.get(key);
        // 先从链表中删除这个节点
        cache.remove(x);
        // 重新插到队尾
        cache.addLast(x);
    }

    /* 添加最近使用的元素 */
    private void addRecently(int key, int val) {
        Node x = new Node(key, val);
        // 链表尾部就是最近使用的元素
        cache.addLast(x);
        // 别忘了在 map 中添加 key 的映射
        map.put(key, x);
    }

    /* 删除某一个 key */
    private void deleteKey(int key) {
        Node x = map.get(key);
        // 从链表中删除
        cache.remove(x);
        // 从 map 中删除
        map.remove(key);
    }

    /* 删除最久未使用的元素 */
    private void removeLeastRecently() {
        // 链表头部的第一个元素就是最久未使用的
        Node deletedNode = cache.removeFirst();
        // 同时别忘了从 map 中删除它的 key
        int deletedKey = deletedNode.key;
        map.remove(deletedKey);
    }
    public int get(int key) {
        if (!map.containsKey(key)) {
            return -1;
        }
        // 将该数据提升为最近使用的
        makeRecently(key);
        return map.get(key).val;
    }
    public void put(int key, int val) {
        if (map.containsKey(key)) {
            // 删除旧的数据
            deleteKey(key);
            // 新插入的数据为最近使用的数据
            addRecently(key, val);
            return;
        }
        
        if (cap == cache.size()) {
            // 删除最久未使用的元素
            removeLeastRecently();
        }
        // 添加为最近使用的元素
        addRecently(key, val);
    }
}