LeetCode Hot100 146.LRU缓存

题目：

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。

方法：灵神 图书类比，头插 + 哈希表

代码：

class LRUCache {
    private static class Node {
        int key, value;
        Node prev, next;

        Node(int k, int v) {
            key = k;
            value = v;
        }
    }
    private final int capacity;
    private final Node dummy = new Node(0, 0); // 哨兵节点 
    private final Map<Integer, Node> keyToNode = new HashMap<>();
    public LRUCache(int capacity) {
        this.capacity = capacity;
        dummy.prev = dummy;
        dummy.next = dummy;
    }
    
    public int get(int key) {
        Node node = getNode(key);
        return node != null ? node.value : -1;
    }
    
    public void put(int key, int value) {
        Node node = getNode(key);
        if (node != null) {
            node.value = value;
            return;
        }
        node = new Node(key, value);    // 新书
        keyToNode.put(key, node);
        pushFront(node);  // 放最上面
        if (keyToNode.size() > capacity) { // 书太多了
            Node backNode = dummy.prev;
            keyToNode.remove(backNode.key);
            remove(backNode);   // 去掉最后一本书
        }
    }

    private Node getNode(int key) {
        if (!keyToNode.containsKey(key)) { // 没有这本书
            return null;
        }
        Node node = keyToNode.get(key); // 有这本书
        remove(node);   // 把这本书抽出来
        pushFront(node);
        return node;
    }
    // 删除一个节点，抽出一本书
    private void remove(Node x) {
        x.prev.next = x.next;
        x.next.prev = x.prev;
    }
    // 在链表头添加一个节点，把一本书放在最上面
    private void pushFront(Node x) {
        x.prev = dummy;
        x.next = dummy.next;
        x.prev.next = x;
        x.next.prev = x;
    }
}