设计LRU缓存结构

import java.util.*;


public class Solution {
    /**
     * lru design
     * @param operators int整型二维数组 the ops
     * @param k int整型 the k
     * @return int整型一维数组
     */
    public int[] LRU (int[][] operators, int k) {
        // write code here
        ArrayList<Integer> list = new ArrayList<>();
        LRUCache lru = new LRUCache(k);
        for(int[] opt:operators){
            if(opt[0] == 1){
                lru.put(opt[1],opt[2]);
            }else{
                list.add(lru.get(opt[1]));
            }
        }
        int[] res = new int[list.size()];
        int i = 0;
        for(int val:list){
            res[i] = list.get(i);
            i++;
        }
        return res;
    }
}

//设置LRU缓存结构
class LRUCache{
    int cap;
    LinkedHashMap<Integer, Integer> cache = new LinkedHashMap<>();
    
    public LRUCache(int capactity){
        this.cap = capactity;
    }
    
    // 将key变为最近使用
    private void makeRecently(int key){
        int val = cache.get(key);
        //删除key，重新插入到队尾
        cache.remove(key);
        cache.put(key, val);
    }
    
    
    //获取值
    public int get(int key){
        if(!cache.containsKey(key)){
            return -1;
        }
        //将这个key变为最近使用的
        makeRecently(key);
        return cache.get(key);
    }
    
    //存进值
    public void put(int key,int val){
        if(cache.containsKey(key)){
            cache.put(key, val);
            //设置为最近使用
            makeRecently(key);
            return;
        }
        
        //超出缓存的大小
        if(cache.size() >= this.cap){
            //拿到链表头部的key（其最久未使用的key）
            int oldstKet = cache.keySet().iterator().next();
            cache.remove(oldstKet);
        }
        //将新的key添加到链表尾部
        cache.put(key,val);
    }
}