重点：

（1）此处必须使用双向链表：因为要取出节点，放到末尾节点；

（2）head和tail作为两个标志节点一直存在，但没有赋值；

（3）精髓在于用双向链表来标识LRU的最长未被访问，达到O(1)的查询时间；

（4）双向链表删除和添加节点，两步和四步；

146. LRU 缓存

难度中等

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

解析：

需要双向链表+哈希表实现。哈希表存，双向链表用来判断访问次序，靠近头节点表明最近访问过的，靠近尾节点表明最久未被访问。分析如下：

对于get操作：首先通过哈希表判断键，是否在该LRU中，如果在，直接返回，并将对应的节点移到链表的head；如果没有对应的键则返回-1；

对于put操作：

       ——如果key不存在，则首先通过key和value创建新节点LinkNode，添加进哈希表，并且将该节点添加到链表头节点。再判断当前的节点数量size是否超过capcity，如果超过就删除链表尾节点，并删除哈希表中对应的项；

       ——如果key存在，则首先通过哈希表key定为节点位置，然后更新节点值，并且将该节点移至头节点；

struct LinkNode{
    int val,key;
    LinkNode *next,*pre;
    LinkNode(): val(-1),key(-1),pre(nullptr),next(nullptr) {};
    LinkNode(int x,int y): key(x),val(y),pre(nullptr),next(nullptr) {};
};
class LRUCache {
private:
    int size;
    int capacity;
    unordered_map<int,LinkNode*> cache;
    LinkNode *head,*tail;
public:
    LRUCache(int _capacity) {
        capacity=_capacity;
        size=0;
        head=new LinkNode();
        tail=new LinkNode();
        head->next=tail;
        tail->pre=head;
    }
    
    int get(int key) {
        if(!cache.count(key))
            return -1;
        LinkNode *tmp=cache[key];
        MovetoHead(tmp);
        return tmp->val;
 
    }
    void put(int key, int value) {
        //如果该key已经存在
        if(cache.count(key))//则修改值，并将节点移至链表尾
        {
            LinkNode *tmp=cache[key];
            tmp->val=value;
            MovetoHead(tmp);
        }
        else{
            LinkNode *tmp=new LinkNode(key,value);
            AddtoHead(tmp);
            size++;
            cache[key]=tmp;
            //是否超出内存
            if(size>capacity){
                LinkNode *remove=RemoveTail();//删哈希表和链表
                cache.erase(remove->key);
                delete remove;//删除这个节点，释放空间
                size--;
            }
        }
    }
    LinkNode* RemoveTail(){
        LinkNode *node=tail->pre;
        RemoveNode(node);
        return node;
    }
    void RemoveNode(LinkNode *node){
        node->pre->next=node->next;
        node->next->pre=node->pre;
        
    }
    void MovetoHead(LinkNode *node){
        RemoveNode(node);
        AddtoHead(node);
    }
    void AddtoHead(LinkNode *node){
        node->pre=head;
        node->next=head->next;
        head->next->pre=node;
        head->next=node;
    }
};