146. LRU 缓存

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。

面试比较高频，并且涵盖了很多知识点。这里手动实现了双向链表DoubleLink类。

需要注意各个情况下链表的处理，其实逻辑不难。

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class LRUCache {

    // 链表节点
    class Node {
        public Node pre;
        public Node next;
        public int key;
        public int value;
        public Node(int key, int value) {
            this.key = key;
            this.value = value;
        }
    }

    // 自定义双向链表
    class DoubleLink {
        public Node head;
        public Node tail;
        private int size;

        // 向链表头部插入一个元素
        public void addFirst(Node node) {
            if (head == null) {
                head = node;
                tail = node;
            } else {
                Node oldHead = head;
                oldHead.pre = node;
                node.next = oldHead;
                head = node;
            }
            size++;
        }

        // 删除一个节点
        public void remove(Node node) {
            if (head == node && tail == node) {
                head = null;
                tail = null;
            } else if (node == head) {
                node.next.pre = null;
                head = node.next;
            } else if (node == tail) {
                node.pre.next = null;
                tail = node.pre;
            } else {
                // 中间节点
                node.pre.next = node.next;
                node.next.pre = node.pre;
            }
            size--;
        }

        // 删除链表末尾元素
        public Node removeLast() {
            Node node = tail;
            remove(tail);
            return node;
        }

        public int size() {
            return this.size;
        }
    }

    private Map<Integer, Node> map;
    private DoubleLink cache;
    private int cap;

    public LRUCache(int capacity) {
        this.cap = capacity;
        map = new HashMap<>();
        cache = new DoubleLink();
    }
    
    public int get(int key) {
        if (!map.containsKey(key)) {
            return -1;
        }
        int val = map.get(key).value;
        put(key, val);
        return val;
    }
    
    public void put(int key, int value) {
        Node node = new Node(key, value);
        // 如果已经存在，则先删除原来的node，再在头部插入，并更新map
        if (map.containsKey(key)) {
            cache.remove(map.get(key));
        } else if (cap == cache.size()) {
            // 如果达到容量限制,删除链表末尾节点，即最不常用的节点
            Node last = cache.removeLast();
            // map同步删除
            map.remove(last.key);
        }
        cache.addFirst(node);
        map.put(key, node);
    }
}

/**
 * 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);
 */