146. LRU 缓存机制

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？

输入
["LRUCache", "put", "put", "get", "put", "get", "put", "get", "get", "get"]
[[2], [1, 1], [2, 2], [1], [3, 3], [2], [4, 4], [1], [3], [4]]
输出
[null, null, null, 1, null, -1, null, -1, 3, 4]
解释
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

/**
 * 哈希表 + 双向链表
 * 时间复杂度：O(1)
 * 空间复杂度：O(n)
 */
class Node {
  constructor(key, value) {
    this.key = key
    this.value = value
    this.prev = null
    this.next = null
  }
}
class LRUCache {
  constructor(capacity) {
    this.capacity = capacity
    this.map = {}
    // 建立默认链表
    this.head = new Node(null, null)
    this.tail = new Node(null, null)
    // 链表关联
    this.head.next = this.tail
    this.tail.prev = this.head
  }
  // 是否满容
  get isFull() {
    return Object.keys(this.map).length >= this.capacity
  }
  // 移除节点
  _remove(node) {
    node.prev.next = node.next
    node.next.prev = node.prev
    node.prev = null
    node.next = null
    return node
  }
  // 添加节点到头部
  _addHead(node) {
    const head = this.head.next
    node.next = head
    head.prev = node
    node.prev = this.head
    this.head.next = node
  }
  put(key, value) {
    // 推入已存在，更新节点
    if (this.map[key]) {
      const node = this.map[key]
      node.value = value
      this._addHead(this._remove(node))
    } else {
      // 增加新节点
      if (this.isFull) {
        // 如果容量已满，进行删除操作
        const node = this.tail.prev
        delete this.map[node.key]
        this._remove(node)
      }
      // 新增节点，添加到头部
      const node = new Node(key, value)
      this.map[key] = node
      this._addHead(node)
    }
  }
  get(key) {
    if (this.map[key]) {
      const node = this.map[key]
      this._addHead(this._remove(node))
      return node.value
    }
    return -1
  }
}