lRU缓存机制

// 一个双向链表，以及map用来线性查询

type LRUCache struct {
size int
capacity int
cache map[int]*DLinkedNode
head, tail *DLinkedNode
}

// 关键这里的head和tail都有一个初始节点，重点
type DLinkedNode struct {
key, value int
prev, next *DLinkedNode
}

func initDLinkedNode(key, value int) *DLinkedNode {
return &DLinkedNode{
key: key,
value: value,
}
}

func Constructor(capacity int) LRUCache {
l := LRUCache{
cache: map[int]*DLinkedNode{},
head: initDLinkedNode(0, 0),
tail: initDLinkedNode(0, 0),
capacity: capacity,
}
l.head.next = l.tail
l.tail.prev = l.head
return l
}

func (this *LRUCache) Get(key int) int {
if _, ok := this.cache[key]; !ok {
return -1
}
node := this.cache[key]
this.moveToHead(node)
return node.value
}

func (this *LRUCache) Put(key int, value int) {
if _, ok := this.cache[key]; !ok {
node := initDLinkedNode(key, value)
this.cache[key] = node
this.addToHead(node)
this.size++
if this.size > this.capacity {
removed := this.removeTail()
delete(this.cache, removed.key)
this.size--
}
} else {
node := this.cache[key]
node.value = value
this.moveToHead(node)
}
}

// 对于链表的操作
// 加入头节点
// 移除节点
// 移到头部
// 移除尾部节点
func (this *LRUCache) addToHead(node *DLinkedNode) {
node.prev = this.head
node.next = this.head.next
this.head.next.prev = node
this.head.next = node
}

func (this *LRUCache) removeNode(node *DLinkedNode) {
node.prev.next = node.next
node.next.prev = node.prev
}

func (this *LRUCache) moveToHead(node *DLinkedNode) {
this.removeNode(node)
this.addToHead(node)
}

func (this *LRUCache) removeTail() *DLinkedNode {
node := this.tail.prev
this.removeNode(node)
return node
}

作者：LeetCode-Solution
链接：https://leetcode-cn.com/problems/lru-cache/solution/lruhuan-cun-ji-zhi-by-leetcode-solution/
来源：力扣（LeetCode）
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/**

• Your LRUCache object will be instantiated and called as such:
• obj := Constructor(capacity);
• param_1 := obj.Get(key);
• obj.Put(key,value);
  */