<div class="title__3Vvk">请你设计并实现一个满足 <a href="https://baike.baidu.com/item/LRU" target="_blank">LRU (最近最少使用) 缓存</a> 约束的数据结构。</div> <div class="title__3Vvk">实现 <code>LRUCache</code> 类:</div> <div class="original__bRMd"> <div> <ul> <li><code>LRUCache(int capacity)</code> 以 <strong>正整数</strong> 作为容量 <code>capacity</code> 初始化 LRU 缓存</li> <li><code>int get(int key)</code> 如果关键字 <code>key</code> 存在于缓存中,则返回关键字的值,否则返回 <code>-1</code> 。</li> <li><code>void put(int key, int value)</code> 如果关键字 <code>key</code> 已经存在,则变更其数据值 <code>value</code> ;如果不存在,则向缓存中插入该组 <code>key-value</code> 。如果插入操作导致关键字数量超过 <code>capacity</code> ,则应该 <strong>逐出</strong> 最久未使用的关键字。</li> </ul> <p>函数 <code>get</code> 和 <code>put</code> 必须以 <code>O(1)</code> 的平均时间复杂度运行。</p> </div> </div> <p> </p> <p><strong>示例:</strong></p> <pre> <strong>输入</strong> ["LRUCache", "put", "put", "get", "put", "get", "put", "get", "get", "get"] [[2], [1, 1], [2, 2], [1], [3, 3], [2], [4, 4], [1], [3], [4]] <strong>输出</strong> [null, null, null, 1, null, -1, null, -1, 3, 4] <strong>解释</strong> 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 </pre> <p> </p> <p><strong>提示:</strong></p> <ul> <li><code>1 <= capacity <= 3000</code></li> <li><code>0 <= key <= 10000</code></li> <li><code>0 <= value <= 10<sup>5</sup></code></li> <li>最多调用 <code>2 * 10<sup>5</sup></code> 次 <code>get</code> 和 <code>put</code></li> </ul>