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<p>请你为 <a href="https://baike.baidu.com/item/%E7%BC%93%E5%AD%98%E7%AE%97%E6%B3%95">最不经常使用（LFU）</a>缓存算法设计并实现数据结构。</p>
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<p>实现 <code>LFUCache</code> 类：</p>
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<ul>
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<li><code>LFUCache(int capacity)</code> - 用数据结构的容量 <code>capacity</code> 初始化对象</li>
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<li><code>int get(int key)</code> - 如果键 <code>key</code> 存在于缓存中，则获取键的值，否则返回 <code>-1</code> 。</li>
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<li><code>void put(int key, int value)</code> - 如果键 <code>key</code> 已存在，则变更其值；如果键不存在，请插入键值对。当缓存达到其容量 <code>capacity</code> 时，则应该在插入新项之前，移除最不经常使用的项。在此问题中，当存在平局（即两个或更多个键具有相同使用频率）时，应该去除 <strong>最近最久未使用</strong> 的键。</li>
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</ul>
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<p>为了确定最不常使用的键，可以为缓存中的每个键维护一个 <strong>使用计数器</strong> 。使用计数最小的键是最久未使用的键。</p>
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<p>当一个键首次插入到缓存中时，它的使用计数器被设置为 <code>1</code> (由于 put 操作)。对缓存中的键执行 <code>get</code> 或 <code>put</code> 操作，使用计数器的值将会递增。</p>
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<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>
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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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["LFUCache", "put", "put", "get", "put", "get", "get", "put", "get", "get", "get"]
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[[2], [1, 1], [2, 2], [1], [3, 3], [2], [3], [4, 4], [1], [3], [4]]
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<strong>输出：</strong>
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[null, null, null, 1, null, -1, 3, null, -1, 3, 4]
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<strong>解释：</strong>
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// cnt(x) = 键 x 的使用计数
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// cache=[] 将显示最后一次使用的顺序（最左边的元素是最近的）
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LFUCache lfu = new LFUCache(2);
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lfu.put(1, 1); // cache=[1,_], cnt(1)=1
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lfu.put(2, 2); // cache=[2,1], cnt(2)=1, cnt(1)=1
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lfu.get(1); // 返回 1
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// cache=[1,2], cnt(2)=1, cnt(1)=2
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lfu.put(3, 3); // 去除键 2 ，因为 cnt(2)=1 ，使用计数最小
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// cache=[3,1], cnt(3)=1, cnt(1)=2
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lfu.get(2); // 返回 -1（未找到）
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lfu.get(3); // 返回 3
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// cache=[3,1], cnt(3)=2, cnt(1)=2
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lfu.put(4, 4); // 去除键 1 ，1 和 3 的 cnt 相同，但 1 最久未使用
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// cache=[4,3], cnt(4)=1, cnt(3)=2
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lfu.get(1); // 返回 -1（未找到）
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lfu.get(3); // 返回 3
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// cache=[3,4], cnt(4)=1, cnt(3)=3
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lfu.get(4); // 返回 4
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// cache=[3,4], cnt(4)=2, cnt(3)=3</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>0 <= capacity <= 10<sup>4</sup></code></li>
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<li><code>0 <= key <= 10<sup>5</sup></code></li>
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<li><code>0 <= value <= 10<sup>9</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> 方法</li>
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</ul>
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