链表（上）：如何实现LRU缓存淘汰算法?
本文是学习算法的笔记，《数据结构与算法之美》，极客时间的课程
链表（Linked list）
缓存技术是一种提高数据读取性能的技术，应用广泛。缓存的大小有限，当缓存被用满的时候，哪些数据应该被保留？这需要缓存淘汰策略来决定。
常见的策略有三种：
先进先出策略FIFO（First In First Out）
最少使用策略LFU（Least Frequently Used）
最近最少使用策略LRU（Least Recently Used）
回到今天的正题——如何用链表来实现LRU缓存淘汰策略
与数组相比，链表是稍微复杂一点为的数据结构。链表不需要连续的内存空间，它通过“指针”，将一组零散的内存块串联起来使用。其中我们把内存块称为链表的“结点”。
链表的结构五花八门，这里介绍三种常见的链表结构————单链表、双向链表和循环链表。
单链表
每个链表的结点，除了存储数据之外，还需要记录下一个结点的地址。我们把这个记录下一个结点地址的指针叫作后继指针next。
第一个节点通常叫头结点，记录链表的基地址，有了它，就可以遍历整个链表。
最后一个节点叫作尾节点，尾节点的指针不是指向下一个节点，而是指向一个空地址NULL。表示这是链表最后一个结点。
与数组一样，链表支持查找、插入和删除操作。
我们知道，数组进行插入、删除操作，为了保持内存的连续性，需要进行大量的数据搬移，所以时间复杂度是O(n)。而链表进行插入和删除，只考虑相邻节点指针的改变，时间复杂度是O(1)。
但链表要想随机访问第k个元素，就没有数组高效了。要通过指针，从首节点开始，一个一个结点的遍历，直到找到相应的结点。时间复杂度是O(n)。
循环链表
单链表的尾节点指针指向空地址，表示这是最后 的结点。而循环列表的尾节点的指针指向链表的头结点，从而成为一个循环结构，所以叫“循环链表”
双向链表
单向链表只有一个方向，结点只有一个后继指针next指向后面的结点，而双向链表中，每个结点，还有一个前驱指针 prev 指向前面的结点。两个指针就要占用更多的空间，但可以支持双向遍历，也带来操作的灵活性。
双向链表支持在复杂度为O(1)的情况下找到前驱节点，这使得其删除和插入操作，在某些情况下，比单向链表更简洁、高效。
你在这儿可能就有疑问了，单向链表删除和插入的时间复杂度是O(1)，还能怎么简洁呢？
其实上面的说法是有前提的。这里先具体分析下删除操作。
删除无外乎有两种情况：1、删除结点中“值等于某个定值”的结点。2、删除给定指针指向的结点。
对于第一种情况，单向链表和双向链表，都得从头开始遍历，找到给定值的节点，将其删除。删除的时间复杂度是O(1)，但遍历查找是主要耗时点，时间复杂度是O(n)，删除值等于给定节点对应的链表操作总的时间复杂度是O(n)。
对第二种情况，已经找到的要删除的节点，要删除这个节点，需要知道它的前驱节点。单向链表就需要从头遍历得到前驱节点，时间复杂度为O(n)，而双向链表有前驱指针，可以在时间复杂度O(1)的情况下搞定。
插入操作的分析，也是这么一个思路。
java语言中，LinkedHashMap的实现原理，就用到了双向链表的数据结构。
如果循环链表和双向链表结合在一起，就是双向循环链表。
链表与数组的比较
数组和链表是两种截然不同的内存组织方式，因为内存存储的区别，它们插入、删除、随机访问操作的时间复杂度正好相反。
但在实际的开发中，不能仅仅利用复杂度分析就决定使用哪个数据结构来存储数据。比如数组简单易用，使用的连续内存空间，可以借助CPU的缓存机制，预读数组中的数据，访问效率更高。而链表对CPU缓存不友好，没办法预读。数组的缺点也是这个，若没有足够的连续内存分配给它，导致“内存不足”。
如果你的代码对内存的使用非常苛刻，那数组更合适。因数链表中的每个指针需要额外的存储空间。而且对链表进行频繁的插入、删除操作，还会导致频繁的内存申请和释放，容易造成内存碎片。如果是java语言，可能导致频繁的GC。
所以，在实际的开发中，针对不同的类型的项目，要根据具体的尾部，权衡是选择数组还是链表。
最后，我们再说说开篇的那个问题，怎样基于链表实现LRU淘汰算法
我们的思路是这样的，维护一个有序单链表，越靠近尾部的数据，就是越早访问的。当有新数据被访问时，从头遍历链表
1、数据已经在链表里了，那先删除其对应的节点，再把数据插入到链表头部
2、数据不在列表里，那直接在头部插入该数据，若插入时，链表是满的，把尾部的那个数据删除了再插入。
至于这个思路的优化，以后再说