请你设计并实现一个满足 LRU (最近最少使用) 缓存 约束的数据结构。
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。如果插入操作导致关键字数量超过capacity，则应该 逐出 最久未使用的关键字。
函数 get 和 put 必须以 O(1) 的平均时间复杂度运行。
示例：
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
class ListNode: def __init__(self,key,val) -> None: self.key = key self.val = val self.next = None self.pre = None class LRUCache: def __init__(self, capacity: int): self.capacity = capacity self.head = ListNode(0,0) self.tail = ListNode(0,0) self.head.next = self.tail self.tail.pre = self.head self.map = {} def move_to_tail(self,node): pre = node.pre pre.next = node.next next = node.next node.next = None next.pre = pre self.tail.pre.next = node node.pre = self.tail.pre node.next = self.tail self.tail.pre = node def get(self, key: int) -> int: res = -1 if key in self.map: self.move_to_tail(self.map[key]) res = self.map[key].val return res def put(self, key: int, value: int) -> None: if key in self.map: self.map[key].val = value self.move_to_tail(self.map[key]) else: if len(self.map) == self.capacity: self.map.pop(self.head.next.key) self.head.next = self.head.next.next self.head.next.pre = self.head node = ListNode(key,value) self.map[key] = node self.tail.pre.next = node node.pre = self.tail.pre node.next = self.tail self.tail.pre = node