关于java:LeetCode146-LRU-缓存机制

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题目形容：使用你所把握的数据结构，设计和实现一个 LRU (最近起码应用) 缓存机制。
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) 如果关键字曾经存在，则变更其数据值；如果关键字不存在，则插入该组「关键字 - 值」。当缓存容量达到下限时，它应该在写入新数据之前删除最久未应用的数据值，从而为新的数据值留出空间。

进阶：你是否能够在 O(1) 工夫复杂度内实现这两种操作？

示例阐明请见 LeetCode 官网。

起源：力扣（LeetCode）
链接：https://leetcode-cn.com/probl…
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解法一：LinkedHashMap

因为容许应用已有的数据结构，LinkedHashMap 就反对，所以间接继承 LinkedHashMap 即可，当然这是偷懒的做法，如果理解 LinkedHashMap 的实现的话，照着实现就能够了。

import java.util.LinkedHashMap;
import java.util.Map;

public class LeetCode_146 {public static void main(String[] args) {
        // 测试用例
        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
    }
}

class LRUCache extends LinkedHashMap<Integer, Integer> {
    private int capacity;

    public LRUCache(int capacity) {super(capacity, 0.75F, true);
        this.capacity = capacity;
    }

    public int get(int key) {return super.getOrDefault(key, -1);
    }

    public void put(int key, int value) {super.put(key, value);
    }

    /**
     * 移除最久未应用的数据的条件：当缓存容量达到上线
     *
     * @param eldest
     * @return
     */
    @Override
    protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry<Integer, Integer> eldest) {return size() > capacity;
    }
}