leetcode面试题 16.25. LRU 缓存 LinkedHashMap + 哈希表与单链表 + 哈希表与双链表

解题思路
最先想到的是哈希表加单链表的方式：由于get和put都视为是一次使用，所以在get和put之后都要将节点移动到链表的最前面（最前面的表示最近一次使用的，显然最后面的一个就是要被淘汰的一个）
哈希表中记录的是key-value值，链表上只存放key值即可，不断地调整链表上的key的排列顺序即可实现最近最久未使用的排序效果。
这种做法问题挺多的，一个是map中没有存放key对应的链表节点，导致在寻找链表上的节点时需要顺序遍历链表，这导致我写的程序 花费300多ms...

改进的办法就是map中存放对应的链表节点，这样在调整顺序的时候可以直接从map中找到对应的节点，大大缩短时间。

另外，在删除的时候，我们需要删除链表最后一个节点，那么由这个需求，很容易想到循环单链表或者有头尾节点的双链表，这两种做法应该都是可以的，只不过 双链表可能操作起来更清晰 更舒服一些

最后，有一个完美的数据结构就可以解决这个问题，LinkedMapHashMap 它的特点是会按顺序将我们插入的节点链接起来，底层是用单链表实现的。
这样就方便了，get的时候 如果之前有这个key，那么就删除之前的数据，然后重新put到链表的末尾，显然链表的第一个元素就是我们需要删除的（如果需要的话），
put的时候先put，然后检查容量是否符合要求，决定是否删除第一个map元素。

代码
解法一：LinkedHashMap

 class LRUCache
{
    LinkedHashMap map = null;
    int capacity;
    public LRUCache(int capacity) {
      map = new LinkedHashMap<>();
        this.capacity = capacity;
    }

    public int get(int key)
    {
        if(map.containsKey(key)){
            Integer value = map.get(key);
            map.remove(key);
            map.put(key,value);
            return  value;

        }else{
            return -1;
        }

    }

    public void put(int key, int value) {
        if(map.containsKey(key)){
            map.remove(key);
            map.put(key,value);
            return;
        }
        map.put(key,value);
          if(map.size() > capacity){
              map.remove(map.keySet().iterator().next());
          }
    }

}
解法二：哈希表加单链表

class Node{
    Node next;
    int val;

    public Node() {
    }

    @Override
    public String toString() {
        return "Node{" +
                "next=" + next +
                ", val=" + val +
                '}';
    }

    public Node getNext() {
        return next;
    }

    public void setNext(Node next) {
        this.next = next;
    }

    public int getVal() {
        return val;
    }

    public void setVal(int val) {
        this.val = val;
    }

    public Node( int val) {
        this.val = val;
    }

}
class LRUCache {
    HashMap map = null;
    int capactity;
    Node head = null;
    public LRUCache(int capacity) {
        head =  new Node();
        head.next = null;
        this.capactity  = capacity;
        map = new HashMap<>();
    }

    public int get(int key) {
        int res =  map.getOrDefault(key,-1) ;
        if (res == -1){
            return -1;
        }else{
            //执行排序操作 移动到最前面
            Node p = head;
            Node q = p;
            p = p.next;
            while(p!=null){
                if(p.val == key){
                    q.next = p.next;
                    p.next = head.next;
                    head.next = p;
                    break;
                }else{
                   q = p;
                   p = p.next;
                }
            }
            return res;
        }
    }

    public void put(int key, int value) {//put 也会使保持为最新的排序
        if(map.get(key) == null){
            if(map.size()                 map.put(key,value);
                Node p,q=head;
                p = head.next;
                while(p!=null){
                    q = p;
                    p = p.next;
                }
                q.next = new Node(key);
                get(key);
        }else{
            //执行删除
                map.put(key,value);
                Node p = head;
                Node q = p;
                p = head.next;
                while(p.next!=null){
                    q = p;
                    p = p.next;
                }
                map.remove(p.val);
                p = null;
                q.next = null;

                //插入新的
                Node p1,q1=head;
                p1 = head.next;
                while(p1!=null){
                    q1 = p1;
                    p1 = p1.next;
                }
                q1.next = new Node(key);
                get(key);

            }
        }else{
            //重复的key为修改
            map.put(key,value);
            get(key);
        }
    }
}

解法三：哈希表加双链表

 class LRUCache4
{
    LinkedHashMap map = null;
    int capacity;
    public LRUCache4(int capacity) {
      map = new LinkedHashMap<>();
        this.capacity = capacity;
    }

    public int get(int key)
    {
        if(map.containsValue(key)){
            Integer value = map.get(key);
            map.remove(key);
            map.put(key,value);
            return  value;

        }else{
            return -1;
        }

    }

    public void put(int key, int value) {
        if(map.containsKey(key)){
            map.remove(key);
            map.put(key,value);
            return;
        }

作者：lingluan533
链接：https://leetcode-cn.com/problems/lru-cache-lcci/solution/linkedhashmap-ha-xi-biao-yu-dan-lian-bia-a9kb/
来源：力扣（LeetCode）
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