链表_146LRU缓存机制.md

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。

class ListNode {
  constructor(key, val) {
    this.key = key;
    this.val = val;
    this.prev = null;
    this.next = null;
  }
}

class LRUCache {
  constructor(capacity) {
    this.capacity = capacity;
    this.size = 0;
    this.cache = new Map();
    this.head = new ListNode(null, null);
    this.tail = new ListNode(null, null);
    this.head.next = this.tail;
    this.tail.prev = this.head;
  }

  get(key) {
    if (!this.cache.has(key)) {
      return -1;
    }

    const node = this.cache.get(key);
    this.moveToHead(node);
    return node.val;
  }

  put(key, value) {
    if (this.cache.has(key)) {
      const node = this.cache.get(key);
      node.val = value;
      this.moveToHead(node);
    } else {
      const node = new ListNode(key, value);
      this.cache.set(key, node);
      this.addToHead(node);
      this.size++;

      if (this.size > this.capacity) {
        const removedNode = this.removeTail();
        this.cache.delete(removedNode.key);
        this.size--;
      }
    }
  }

  addToHead(node) {
    node.prev = this.head;
    node.next = this.head.next;
    this.head.next.prev = node;
    this.head.next = node;
  }

  removeNode(node) {
    node.prev.next = node.next;
    node.next.prev = node.prev;
  }

  moveToHead(node) {
    this.removeNode(node);
    this.addToHead(node);
  }

  removeTail() {
    const node = this.tail.prev;
    this.removeNode(node);
    return node;
  }
}