一、题目

设计LRU(最近最少使用)缓存结构，该结构在构造时确定大小，假设大小为 capacity ，操作次数是 n ，并有如下功能:

1. Solution(int capacity) 以正整数作为容量 capacity 初始化 LRU 缓存
2. get(key)：如果关键字 key 存在于缓存中，则返回key对应的value值，否则返回 -1 。
3. set(key, value)：将记录(key, value)插入该结构，如果关键字 key 已经存在，则变更其数据值 value，如果不存在，则向缓存中插入该组 key-value ，如果key-value的数量超过capacity，弹出最久未使用的key-value
   提示:
   1.某个key的set或get操作一旦发生，则认为这个key的记录成了最常使用的，然后都会刷新缓存。
   2.当缓存的大小超过capacity时，移除最不经常使用的记录。
   3.返回的value都以字符串形式表达，如果是set，则会输出"null"来表示(不需要用户返回，系统会自动输出)，方便观察
   4.函数set和get必须以O(1)的方式运行
   5.为了方便区分缓存里key与value，下面说明的缓存里key用""号包裹
   数据范围:略
   示例：

二、思路

• 看上去很复杂，实际上只要考虑好结构就行了。可以看到set和get都需要O(1)的复杂度，所以需要一个哈希结果。
• 其次，有一个自动移除最近不活跃节点的机制，那么就得考虑结果有序，链表或栈之类。
• 合在一起，就有一个很合适的数据结构了。LinkedHashMap。

三、代码

public class Solution {

    Map<Integer,Integer> map;

    private int capacity;

    public Solution(int capacity) {
        // write code here
        map = new LinkedHashMap<>(capacity);
        this.capacity = capacity;
    }

    public int get(int key) {
        // write code here
        Integer resultValue = map.get(key);
        if(resultValue == null){
            return -1;
        }else {
            //将该key存入最后
            map.remove(key);
            map.put(key,resultValue);

            return resultValue;
        }
    }

    public void set(int key, int value) {
        // write code here
          //是否存在key
        if(map.containsKey(key)){
            map.remove(key);
            map.put(key,value);
        }else{
            map.put(key, value);
        }
        //然后判断是否溢出
        if(capacity < map.size()){
            Integer firstKey = map.keySet().iterator().next();
            map.remove(firstKey);
        }
    }

}