"""
<p>
Design and implement a data structure for <a href="https://en.wikipedia.org/wiki/Cache_replacement_policies#LRU" target="_blank">Least Recently Used (LRU) cache</a>. It should support the following operations: <code>get</code> and <code>put</code>.
</p>

<p>
<code>get(key)</code> - Get the value (will always be positive) of the key if the key exists in the cache, otherwise return -1.<br>
<code>put(key, value)</code> - Set or insert the value if the key is not already present. When the cache reached its capacity, it should invalidate the least recently used item before inserting a new item.
</p>

<p><b>Follow up:</b><br />
Could you do both operations in <b>O(1)</b> time complexity?</p>

<p><b>Example:</b>
<pre>
LRUCache cache = new LRUCache( 2 /* capacity */ );

cache.put(1, 1);
cache.put(2, 2);
cache.get(1);       // returns 1
cache.put(3, 3);    // evicts key 2
cache.get(2);       // returns -1 (not found)
cache.put(4, 4);    // evicts key 1
cache.get(1);       // returns -1 (not found)
cache.get(3);       // returns 3
cache.get(4);       // returns 4
</pre>
</p><p>运用你所掌握的数据结构，设计和实现一个&nbsp; <a href="https://baike.baidu.com/item/LRU" target="_blank">LRU (最近最少使用) 缓存机制</a>。它应该支持以下操作： 获取数据 <code>get</code> 和 写入数据 <code>put</code> 。</p>

<p>获取数据 <code>get(key)</code> - 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。<br>
写入数据 <code>put(key, value)</code> - 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。</p>

<p><strong>进阶:</strong></p>

<p>你是否可以在&nbsp;<strong>O(1)</strong> 时间复杂度内完成这两种操作？</p>

<p><strong>示例:</strong></p>

<pre>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
</pre>
<p>运用你所掌握的数据结构，设计和实现一个&nbsp; <a href="https://baike.baidu.com/item/LRU" target="_blank">LRU (最近最少使用) 缓存机制</a>。它应该支持以下操作： 获取数据 <code>get</code> 和 写入数据 <code>put</code> 。</p>

<p>获取数据 <code>get(key)</code> - 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。<br>
写入数据 <code>put(key, value)</code> - 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。</p>

<p><strong>进阶:</strong></p>

<p>你是否可以在&nbsp;<strong>O(1)</strong> 时间复杂度内完成这两种操作？</p>

<p><strong>示例:</strong></p>

<pre>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
</pre>
"""


class LRUCache(object):

    def __init__(self, capacity):
        """
        :type capacity: int
        """
        

    def get(self, key):
        """
        :type key: int
        :rtype: int
        """
        

    def put(self, key, value):
        """
        :type key: int
        :type value: int
        :rtype: void
        """
        


# Your LRUCache object will be instantiated and called as such:
# obj = LRUCache(capacity)
# param_1 = obj.get(key)
# obj.put(key,value)
2bb491b8246c8d19b9b9da1d3fd8186a18864bd6
<mask token>


class LRUCache(object):
    <mask token>
    <mask token>
    <mask token>

<mask token>


class LRUCache(object):

    def __init__(self, capacity):
        """
        :type capacity: int
        """
    <mask token>
    <mask token>

<mask token>


class LRUCache(object):

    def __init__(self, capacity):
        """
        :type capacity: int
        """
    <mask token>

    def put(self, key, value):
        """
        :type key: int
        :type value: int
        :rtype: void
        """

<mask token>


class LRUCache(object):

    def __init__(self, capacity):
        """
        :type capacity: int
        """

    def get(self, key):
        """
        :type key: int
        :rtype: int
        """

    def put(self, key, value):
        """
        :type key: int
        :type value: int
        :rtype: void
        """

"""
<p>
Design and implement a data structure for <a href="https://en.wikipedia.org/wiki/Cache_replacement_policies#LRU" target="_blank">Least Recently Used (LRU) cache</a>. It should support the following operations: <code>get</code> and <code>put</code>.
</p>

<p>
<code>get(key)</code> - Get the value (will always be positive) of the key if the key exists in the cache, otherwise return -1.<br>
<code>put(key, value)</code> - Set or insert the value if the key is not already present. When the cache reached its capacity, it should invalidate the least recently used item before inserting a new item.
</p>

<p><b>Follow up:</b><br />
Could you do both operations in <b>O(1)</b> time complexity?</p>

<p><b>Example:</b>
<pre>
LRUCache cache = new LRUCache( 2 /* capacity */ );

cache.put(1, 1);
cache.put(2, 2);
cache.get(1);       // returns 1
cache.put(3, 3);    // evicts key 2
cache.get(2);       // returns -1 (not found)
cache.put(4, 4);    // evicts key 1
cache.get(1);       // returns -1 (not found)
cache.get(3);       // returns 3
cache.get(4);       // returns 4
</pre>
</p><p>运用你所掌握的数据结构，设计和实现一个&nbsp; <a href="https://baike.baidu.com/item/LRU" target="_blank">LRU (最近最少使用) 缓存机制</a>。它应该支持以下操作： 获取数据 <code>get</code> 和 写入数据 <code>put</code> 。</p>

<p>获取数据 <code>get(key)</code> - 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。<br>
写入数据 <code>put(key, value)</code> - 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。</p>

<p><strong>进阶:</strong></p>

<p>你是否可以在&nbsp;<strong>O(1)</strong> 时间复杂度内完成这两种操作？</p>

<p><strong>示例:</strong></p>

<pre>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
</pre>
<p>运用你所掌握的数据结构，设计和实现一个&nbsp; <a href="https://baike.baidu.com/item/LRU" target="_blank">LRU (最近最少使用) 缓存机制</a>。它应该支持以下操作： 获取数据 <code>get</code> 和 写入数据 <code>put</code> 。</p>

<p>获取数据 <code>get(key)</code> - 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。<br>
写入数据 <code>put(key, value)</code> - 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。</p>

<p><strong>进阶:</strong></p>

<p>你是否可以在&nbsp;<strong>O(1)</strong> 时间复杂度内完成这两种操作？</p>

<p><strong>示例:</strong></p>

<pre>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
</pre>
"""


class LRUCache(object):

    def __init__(self, capacity):
        """
        :type capacity: int
        """
        

    def get(self, key):
        """
        :type key: int
        :rtype: int
        """
        

    def put(self, key, value):
        """
        :type key: int
        :type value: int
        :rtype: void
        """
        


# Your LRUCache object will be instantiated and called as such:
# obj = LRUCache(capacity)
# param_1 = obj.get(key)
# obj.put(key,value)