难度：中等
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。
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
解题思路：
要实现LRU缓存，我们可以使用哈希表（在JavaScript中是对象或Map）和双向链表来完成。双向链表用于存储缓存项，确保插入、删除操作的高效性，而哈希表用于快速查找缓存项在链表中的位置。
1、数据结构选择：
- 哈希表：快速查找键值对，时间复杂度O(1)。
- 双向链表：快速在头部添加和尾部删除元素，符合LRU特性。
2、实现逻辑：
- get(key)操作：如果key存在于哈希表中，将对应节点移到链表头部，并返回其值；否则返回-1。
- put(key, value)操作：如果key已存在，更新其值并移到链表头部；如果key不存在且缓存已满，删除链表尾部节点（即最久未使用的项），然后在链表头部插入新的key-value对。
JavaScript实现：
class Node {
constructor(key, value) {
this.key = key;
this.value = value;
this.prev = null;
this.next = null;
}
}
class LRUCache {
constructor(capacity) {
this.capacity = capacity;
this.hash = new Map(); // 用于快速查找
this.head = new Node(); // 链表头节点，不存储数据
this.tail = new Node(); // 链表尾节点，不存储数据
this.head.next = this.tail;
this.tail.prev = this.head;
}
get(key) {
if (this.hash.has(key)) {
const node = this.hash.get(key);
this.moveToHead(node); // 将访问的节点移到链表头部
return node.value;
}
return -1;
}
put(key, value) {
if (this.hash.has(key)) {
const node = this.hash.get(key);
node.value = value; // 更新值
this.moveToHead(node); // 移到头部
} else {
const newNode = new Node(key, value);
this.hash.set(key, newNode);
this.addToHead(newNode); // 插入到头部
if (this.hash.size > this.capacity) {
// 超出容量，删除尾部节点
const removedNode = this.removeTail();
this.hash.delete(removedNode.key);
}
}
}
// 移动到头部
moveToHead(node) {
this.removeNode(node);
this.addToHead(node);
}
// 添加到头部
addToHead(node) {
node.prev = this.head;
node.next = this.head.next;
this.head.next.prev = node;
this.head.next = node;
}
// 移除节点
removeNode(node) {
// 使用双列表的删除方法
node.prev.next = node.next;
node.next.prev = node.prev;
}
//
removeTail() {
const removedNode = this.tail.prev;
this.removeNode(removedNode);
return removedNode;
}
}
这段代码首先定义了一个Node类来表示缓存中的每一个键值对，包含了指向前后节点的指针。LRUCache类则实现了LRU缓存的所有功能，包括使用哈希表快速查找，以及通过双向链表来维护元素的使用顺序。get和put方法均能在平均时间复杂度O(1)内完成操作。
双链表的数据结构如下图：
