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：

复制代码

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

提示：

1 <= capacity <= 3000
0 <= key <= 10000
0 <= value <= 105

最多调用 2 * 105 次 get 和 put

class LinkList:
def init(self,key,value):
self.key=key
self.value=value
self.next=None
self.prev=None

class LRUCache:

复制代码

  def __init__(self, capacity: int):
      self.d={}
      self.capacity=capacity
      self.head=LinkList(0,0)
      self.tail=LinkList(0,0)
      self.head.next=self.tail
      self.tail.prev=self.head


  def add(self,node):
      self.tail.prev.next=node
      node.prev=self.tail.prev
      node.next=self.tail
      self.tail.prev=node
      
  
  def remove(self,node):
      node.prev.next=node.next
      node.next.prev=node.prev
      

  def update(self,node):
      self.remove(node)
      self.add(node)
      
      
  def get(self, key: int) -> int:
      if key in self.d:
          self.update(self.d[key])
          # print(self.head.next.value)
          # print(self.tail.prev.value)
          return self.d[key].value
      else:
          # print(self.head.next.value)
          # print(self.tail.prev.value)
          return -1


  def put(self, key: int, value: int) -> None:
      if key in self.d:
          self.d[key].value=value
          self.update(self.d[key])
      else:
          node=LinkList(key,value)
          self.d[key]=node
          self.add(self.d[key])
      
      if len(self.d)>self.capacity:
          self.d.pop(self.head.next.key)
          self.remove(self.head.next)
      # print(self.head.next.value)
      # print(self.tail.prev.value)

Your LRUCache object will be instantiated and called as such:

leetCode 146. LRU 缓存

Your LRUCache object will be instantiated and called as such:

obj = LRUCache(capacity)

param_1 = obj.get(key)

obj.put(key,value)