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接下来我们要实现 LRU 缓存的两个核心操作：get 和 put。这两个操作是 LRU 缓存的精髓所在，也是最常用的接口。

get 方法实现

get 方法用于从缓存中获取某个键对应的值。如果键存在，它还需要将对应的节点移到“最近使用“的位置：

fn get[K : Hash + Eq, V](self : LRUCache[K, V], key : K) -> V? {
  let node = get_node(self, key)
  match node {
    Some(n) => Some(n.value)
    None => None
  }
}

这个实现看起来很简单，但它内部调用了 get_node 方法，这个方法不仅查找节点，还负责调整节点位置。下面是 get_node 的实现：

fn get_node[K : Hash + Eq, V](self : LRUCache[K, V], key : K) -> Node[K, V]? {
  if self.key_to_node.contains(key) {
    if self.key_to_node.get(key) is Some(node) {
      // 将节点移到链表前端
      remove(self, node)
      push_front(self, node)
      return Some(node)
    }
  }
  None
}

get_node 方法做了几件重要的事：

检查键是否存在于哈希表中
如果存在，获取对应的节点
将节点从当前位置移除
将节点插入到链表前端（表示最近使用）
返回找到的节点

这里我们用到了两个辅助方法 remove 和 push_front（后面会详细介绍），它们负责链表的具体操作。

put 方法实现

put 方法用于向缓存中添加或更新键值对：

fn put[K : Hash + Eq, V](self : LRUCache[K, V], key : K, value : V) -> Unit {
  // 如果键已存在，更新值并移到链表前端
  let existing = get_node(self, key)
  if existing is Some(node) {
    node.value = value
    return
  }

  // 创建新节点
  let node = new_node(key, value)

  // 将新节点加入链表前端
  push_front(self, node)
  self.key_to_node.set(key, node)

  // 如果超出容量，删除最久未使用的节点
  if self.key_to_node.size() > self.capacity {
    if self.dummy.pre is Some(last_node) {
      self.key_to_node.remove(last_node.key)
      remove(self, last_node)
    }
  }
}

put 方法的逻辑分为几个部分：

检查键是否已存在：
- 如果存在，直接更新值并调整位置（通过前面的 get_node 方法）
- 这里我们只需要修改值，因为 get_node 已经将节点移到了链表前端
创建新节点：
- 如果键不存在，则创建一个新的节点存储键值对
添加到链表和哈希表：
- 将新节点插入到链表前端
- 在哈希表中添加键到节点的映射
检查容量并可能淘汰：
- 如果缓存大小超过了容量，需要淘汰最久未使用的项
- 最久未使用的项就是链表尾部（dummy.pre）指向的节点
- 从哈希表和链表中都删除这个节点

LRU 算法的核心思想

通过这两个方法，我们可以看到 LRU 算法的核心思想：

每次访问（get）或更新（put）一个键，都将它移到“最近使用“位置
当需要淘汰时，移除“最久未使用“位置的键

这种设计确保了我们总是保留最有可能再次被访问的数据，而丢弃最不可能再次被访问的数据，从而最大化缓存的命中率。

在下一部分，我们将详细介绍 push_front 和 remove 这两个关键的辅助方法，它们是实现 LRU 缓存链表操作的基础。