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<div class="title__3Vvk">
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<p>运用所掌握的数据结构，设计和实现一个 <a href="https://baike.baidu.com/item/LRU" target="_blank">LRU (Least Recently Used，最近最少使用) 缓存机制</a> 。</p>
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<p>实现 <code>LRUCache</code> 类：</p>
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<ul>
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<li><code>LRUCache(int capacity)</code> 以正整数作为容量 <code>capacity</code> 初始化 LRU 缓存</li>
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<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>
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<li><code>void put(int key, int value)</code> 如果关键字已经存在，则变更其数据值；如果关键字不存在，则插入该组「关键字-值」。当缓存容量达到上限时，它应该在写入新数据之前删除最久未使用的数据值，从而为新的数据值留出空间。</li>
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</ul>
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<p> </p>
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<p><strong>示例：</strong></p>
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<pre>
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<strong>输入</strong>
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["LRUCache", "put", "put", "get", "put", "get", "put", "get", "get", "get"]
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[[2], [1, 1], [2, 2], [1], [3, 3], [2], [4, 4], [1], [3], [4]]
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<strong>输出</strong>
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[null, null, null, 1, null, -1, null, -1, 3, 4]
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<strong>解释</strong>
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LRUCache lRUCache = new LRUCache(2);
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lRUCache.put(1, 1); // 缓存是 {1=1}
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lRUCache.put(2, 2); // 缓存是 {1=1, 2=2}
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lRUCache.get(1); // 返回 1
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lRUCache.put(3, 3); // 该操作会使得关键字 2 作废，缓存是 {1=1, 3=3}
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lRUCache.get(2); // 返回 -1 (未找到)
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lRUCache.put(4, 4); // 该操作会使得关键字 1 作废，缓存是 {4=4, 3=3}
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lRUCache.get(1); // 返回 -1 (未找到)
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lRUCache.get(3); // 返回 3
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lRUCache.get(4); // 返回 4
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</pre>
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<p> </p>
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<p><strong>提示：</strong></p>
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<ul>
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<li><code>1 <= capacity <= 3000</code></li>
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<li><code>0 <= key <= 10000</code></li>
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<li><code>0 <= value <= 10<sup>5</sup></code></li>
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<li>最多调用 <code>2 * 10<sup>5</sup></code> 次 <code>get</code> 和 <code>put</code></li>
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</ul>
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</div>
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<p> </p>
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<p><strong>进阶</strong>：是否可以在 <code>O(1)</code> 时间复杂度内完成这两种操作？</p>
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<p> </p>
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<p><meta charset="UTF-8" />注意：本题与主站 146 题相同：<a href="https://leetcode-cn.com/problems/lru-cache/">https://leetcode-cn.com/problems/lru-cache/</a> </p>
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