力ボタンブラシ問題146.LRUキャッシュメカニズム(java)

タイトル
あなたが把握しているデータ構造を運用し、LRU(最近最も少ない使用)キャッシュメカニズムを設計し、実現します.データgetの取得とデータputの書き込みをサポートする必要があります.
取得データget(key)-キー(key)がキャッシュに存在する場合、キーの値(常に正数)が取得され、そうでない場合は-1が返されます.データput(key,value)-キーが存在しない場合は、データ値が書き込まれます.キャッシュ容量が上限に達した場合、新しいデータを書き込む前に、最近最も少ないデータ値を削除して、新しいデータ値にスペースを残す必要があります.
ステップ:
O(1)時間の複雑さの中でこの2つの操作を完了できますか?
例:

LRUCache cache = new LRUCache( 2 /*      */ );

cache.put(1, 1);
cache.put(2, 2);
cache.get(1);       //     1
cache.put(3, 3);    //          2   
cache.get(2);       //    -1 (   )
cache.put(4, 4);    //          1   
cache.get(1);       //    -1 (   )
cache.get(3);       //     3
cache.get(4);       //     4

構想
ハッシュテーブル+双方向チェーンテーブルhashtable保証get putメソッドがO(1)水平双方向チェーンテーブル保証LRUに達するメカニズム

import java.util.Hashtable;

class LRUCache {

    //        
    private class DLinkedNode{
        int key ;
        int value;
        DLinkedNode prev;
        DLinkedNode next;
    }
    //    
    private void addNode(DLinkedNode node){
        node.prev = head;
        node.next = head.next;

        head.next.prev = node;
        head.next = node;
    }
    //    
    private void removeNode(DLinkedNode node){
        DLinkedNode prev = node.prev;
        DLinkedNode next = node.next;
        prev.next = next;
        next.prev = prev;
    }
    //        
    private void moveToHead(DLinkedNode node){
        removeNode(node);
        addNode(node);
    }

    //       
    private DLinkedNode popTail(){
        DLinkedNode res = tail.prev;
        removeNode(res);
        return res;
    }

    //     
    // head   tail            
    private DLinkedNode head,tail;
    private int size;
    private int capacity;
    //   hashtable        get     put     O(1)
    private Hashtable<Integer,DLinkedNode> cache = new Hashtable<>();
    //  
    public LRUCache(int capacity) {
        this.size = 0;
        this.capacity = capacity;
        head = new DLinkedNode();

        tail = new DLinkedNode();

        head.next = tail;
        tail.prev = head;
    }

    public int get(int key) {
        DLinkedNode dLinkedNode = cache.get(key);
        if(dLinkedNode == null) return  -1;
        moveToHead(dLinkedNode);

        return dLinkedNode.value;
    }

    public void put(int key, int value) {
        DLinkedNode node = cache.get(key);
        if(node == null){
            DLinkedNode dLinkedNode = new DLinkedNode();
            dLinkedNode.key = key;
            dLinkedNode.value = value;

            cache.put(key,dLinkedNode);
            addNode(dLinkedNode);
            ++ size;

            if(size > capacity){
                DLinkedNode tail = popTail();
                cache.remove(tail.key);
                --size;
            }
        }else{
            node.value = value;
            moveToHead(node);
        }
    }
}

LinkedahashMap

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);
    }

    @Override
    protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry<Integer, Integer> eldest) {
        return size() > capacity; 
    }
}

/**
 * LRUCache              :
 * LRUCache obj = new LRUCache(capacity);
 * int param_1 = obj.get(key);
 * obj.put(key,value);
 */

参照先:https://leetcode-cn.com/problems/lru-cache/solution/lru-huan-cun-ji-zhi-by-leetcode/