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。它应该支持以下操作： 获取数据 get 和 写入数据 put 。

获取数据 get(key) - 如果密钥 (key) 存在于缓存中，则获取密钥的值（总是正数），否则返回 -1。
写入数据 put(key, value) - 如果密钥不存在，则写入其数据值。当缓存容量达到上限时，它应该在写入新数据之前删除最近最少使用的数据值，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？

示例:

LRUCache cache = new LRUCache( 2 /* 缓存容量 */ );

cache.put(1, 1);

cache.put(2, 2);

cache.get(1); // 返回 1

cache.put(3, 3); // 该操作会使得密钥 2 作废

cache.get(2); // 返回 -1 (未找到)

cache.put(4, 4); // 该操作会使得密钥 1 作废

cache.get(1); // 返回 -1 (未找到)

cache.get(3); // 返回 3

cache.get(4); // 返回 4

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class LRUCache {
    private int capacity;
    private LRULinkedHashMap<Integer, Integer> lruLinkedHashMap = new LRULinkedHashMap<>();

    private class LRULinkedHashMap<K, V> extends LinkedHashMap<K, V> {
        protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry<K, V> eldest) {
            if (size() > capacity) {
                return true;
            } else {
                return false;
            }
        }
    }

    public LRUCache(int capacity) {
        this.capacity = capacity;
    }

    public int get(int key) {
        Integer value = lruLinkedHashMap.get(key);
        if (null == value) {
            return -1;
        }
        lruLinkedHashMap.remove(key);
        lruLinkedHashMap.put(key, value);
        return value;
    }

    public void put(int key, int value) {
        if (lruLinkedHashMap.containsKey(key)) {
            lruLinkedHashMap.remove(key);
        }
        lruLinkedHashMap.put(key, value);
    }
}

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