1. 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

2. 题解

class LRUCache {private final int capacity;private final Map<Integer,Integer>cache = new LinkedHashMap<>(); //内置LRUpublic LRUCache(int capacity){this.capacity = capacity;}public int get(int key) {//删除key，并利用返回值判断key是否在cache中Integer value = cache.remove(key);if(value != null){cache.put(key,value);return value;}return -1;}public void put(int key, int value) {////删除key，并利用返回值判断key是否在cache中if(cache.remove(key) != null){cache.put(key,value);return;}if (cache.size() == capacity){Integer eldestKey = cache.keySet().iterator().next();cache.remove(eldestKey);}cache.put(key,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);*/

3. 解析

依旧出自这位老师：【图解】一张图秒懂 LRU！（Python/Java/C++/Go/JS/Rust）

public LRUCache(int capacity): 这是构造函数，当创建LRUCache的实例时会被调用。它设置了缓存的容量大小并初始化了一个LinkedHashMap来作为实际的缓存。
public int get(int key): 这个方法用于获取指定键对应的值，如果缓存中不存在该键，则返回-1。它首先尝试从缓存中删除并重新插入键值对（如果存在于缓存中），然后再将新的键值对添加到缓存中。
public void put(int key, int value): 这个方法用于向缓存中插入一个新的键值对。它首先尝试从缓存中删除并重新插入键值对（如果存在于缓存中），然后再将新的键值对添加到缓存中。如果缓存已满（即达到其容量大小），则会移除最近最少使用的元素（即最后一个被插入的元素）以释放新的空间。