LeetCodeLRU缓存机制

　　LRU 缓存机制
　　题目描述：运用你所掌握的数据结构，设计和实现一个 LRU (最近最少使用) 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。进阶：你是否可以在 O(1) 时间复杂度内完成这两种操作？
　　示例说明请见LeetCode官网。
　　来源：力扣（LeetCode）
　　链接：https://leetcode-cn.com/problems/lru-cache/
　　著作权归领扣网络所有。商业转载请联系官方授权，非商业转载请注明出处。解法一：LinkedHashMap
　　因为允许使用已有的数据结构，LinkedHashMap就支持，所以直接继承LinkedHashMap即可，当然这是偷懒的做法，如果了解LinkedHashMap的实现的话，照着实现就可以了。 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 {     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);     }      /**      * 移除最久未使用的数据的条件：当缓存容量达到上线      *      * @param eldest      * @return      */     @Override     protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry eldest) {         return size() > capacity;     } }
　　【每日寄语】  也许奋斗了一辈子的屌丝也只是个屌丝，也许咸鱼翻身了不过是一个翻了面的咸鱼，但至少我们有做梦的自尊，而不是丢下一句‘努力无用’心安理得地生活下去。