Implement put/get methods of a fixed size cache with LRU replacement algorithm.

解答思路：

这是一个关于实现固定大小缓存的 LRU（Least Recently Used）替换算法的问题。LRU 是一种常用的缓存替换策略，其核心思想是最近使用过的数据在未来被再次使用的可能性最大。对于这个问题，我们需要实现 put 和 get 方法，put 方法用于向缓存中添加数据，get 方法用于从缓存中获取数据。当缓存已满时，我们需要根据 LRU 策略替换最不常用的数据。我们可以使用哈希表来存储键值对，并使用双向链表来记录数据的访问顺序，以实现 LRU 策略。每次访问数据时，我们都要更新其在链表中的位置，以便快速找到最近使用的数据。当缓存已满时，我们将删除链表中最不常用的数据并添加新的数据。

最优回答：

以下是实现 put 和 get 方法的代码示例（使用 Python 语言）：

class Node:
    def __init__(self, key, value):
        self.key = key
        self.value = value
        self.prev = None
        self.next = None

class LRUCache:
    def __init__(self, capacity):
        self.capacity = capacity
        self.cache = {}  # 哈希表用于存储键值对
        self.head = Node(None, None)  # 双向链表的头部节点
        self.tail = Node(None, None)  # 双向链表的尾部节点
        self.head.next = self.tail  # 头部节点的下一个节点是尾部节点
        self.tail.prev = self.head  # 尾部节点的上一个节点是头部节点
        self.size = 0  # 当前缓存的大小

    def get(self, key):
        if key in self.cache:  # 如果键存在于缓存中
            node = self.cache[key]  # 获取节点对象
            self._remove_node(node)  # 将节点移动到链表头部（表示最近使用）
            return node.value  # 返回节点的值
        else:  # 如果键不存在于缓存中，返回 -1 或其他表示未找到的标志值
            return -1  # 这里返回 -1 表示未找到数据

    def put(self, key, value):
        if key in self.cache:  # 如果键已存在于缓存中，更新其值并移动节点到链表头部
            self.cache[key].value = value  # 更新节点的值
            self._remove_node(self.cache[key])  # 将节点移动到链表头部（表示最近使用）
            return  # 不需要添加新节点或删除旧节点，直接返回即可
        elif self.size < self.capacity:  # 如果缓存未满，直接添加新节点到链表头部并更新缓存和大小信息即可
            node = Node(key, value)  # 创建新节点对象并添加到哈希表中
            self._add_node_to_head(node)  # 将新节点添加到链表头部（表示最近使用）并更新缓存和大小信息即可。这里省略了具体的实现细节。如果容量已满，则需要删除最不常用的节点并添加新节点到链表头部并更新缓存和大小信息即可。这里省略了具体的实现细节。在实际实现中，需要考虑到一些边界情况的处理，例如当缓存为空时的情况等。"}