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 。
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：

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

思路：

一个hash，一个链表

代码：

import java.util.HashMap;
public class LRUCache {
    //当前节点个数
    private int curNum=0;
    //最大节点个数
    private int maxNum;
    //一个链表
    private LRUNode head=null;
    //一个指向链表尾部节点的指针
    private LRUNode tail=null;
    private HashMap<Integer,LRUNode> map =new HashMap<>();
    public LRUCache(int capacity) {
        this.maxNum=capacity;
    }

    public int get(int key) {
        if(map.containsKey(key)){
            //如果当前大小为1或者查询的是头节点，那么直接返回
            if(map.get(key)==head||curNum==1){
                return map.get(key).value;
            }
            LRUNode temp=map.get(key);
            LRUNode prevNode=temp.prev;
            LRUNode nextNode=temp.next;
            //如果当前查询的节点是尾节点，那么需要更改尾节点，否则不需要修改
            if(temp==tail){
                tail=temp.prev;
                tail.next=null;
                temp.next=head;
                head.prev=temp;
                head=temp;
                return temp.value;
            }
            else{
                prevNode.next=nextNode;
                nextNode.prev=prevNode;
                if(prevNode.prev==null){
                    prevNode.prev=temp;
                }
                temp.next=head;
                //更改头节点
                head.prev=temp;
                head=temp;
                return temp.value;
            }
        }
        else{return -1;}
    }

    public void put(int key, int value) {
        //查询的节点已存在
        if(this.get(key)!=-1){
            //此时查询的节点已经是头节点
            head.value=value;
        }
        //新节点
        else{
            LRUNode node =new LRUNode(null,null,key,value);
            map.put(key,node);
            if(curNum==0){
                head=node;
                tail=node;
                curNum++;
            }
            else if(curNum==1&&maxNum==1){
                map.remove(tail.key);
                head=node;
                tail=node;
            }
            //当前不为空
            else{
                //判断是否达到缓存是否已满
                if(curNum==maxNum){
                    map.remove(tail.key);
                    tail=tail.prev;
                    tail.next=null;
                    head.prev=node;
                    node.next=head;
                    head=node;
                }
                else{node.next=head;
                    head.prev=node;
                    head=node;
                    curNum++;
                }
            }
        }
    }
    class LRUNode{
        LRUNode prev;
        LRUNode next;
        int key;
        int value;
        LRUNode(LRUNode prev,LRUNode next,int key,int value){
            this.prev=prev;
            this.next=next;
            this.key=key;
            this.value=value;
        }
    }
}

/**
 * Your LRUCache object will be instantiated and called as such:
 * LRUCache obj = new LRUCache(capacity);
 * int param_1 = obj.get(key);
 * obj.put(key,value);
 */