LRU（Least recently used，最近最少使用）

LRU

LRU（Least recently used，最近最少使用）算法根据数据的历史访问记录来进行淘汰数据，其核心思想是“如果数据最近被访问过，那么将来被访问的几率也更高”。

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面试题 16.25. LRU 缓存

设计和构建一个“最近最少使用”缓存，该缓存会删除最近最少使用的项目。缓存应该从键映射到值(允许你插入和检索特定键对应的值)，并在初始化时指定最大容量。当缓存被填满时，它应该删除最近最少使用的项目。

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。
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

简单的实现可继承LinkedHashMap,

class LRUCache extends LinkedHashMap{
    private int capacity;
    
    public LRUCache(int capacity) {
        super(capacity, 0.75F, true);
        this.capacity = capacity;
    }

    public int get(int key) {
        return super.getOrDefault(key, -1);
    }

    public void put(int key, int value) {
        super.put(key, value);
    }

    @Override
    protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry eldest) {
        return size() > capacity; 
    }
}

下面介绍不使用java API的方法：哈希表辅以双向链表

class LRUCache {
    //map容器 ，保存key对应的CacheNode，保证用O(1) 的时间获取到value
    private Map cacheMap = new HashMap();
    // 最大容量
    private int capacity;
    /**通过双向指针来保证数据的插入更新顺序，以及队尾淘汰机制*/
    //头指针
    private CacheNode head;
    //尾指针
    private CacheNode tail;
    //容器大小
    private int size;

    private class CacheNode{
        private int key;
        private int value;
        private CacheNode prev;
        private CacheNode next;
        public CacheNode(){}

        public CacheNode(int key,int value){
            this.key = key;
            this.value = value;
        }
    }
    /**初始化双向链表，容器大小*/
    public LRUCache(int capacity) {
        this.capacity = capacity;
        head = new CacheNode();
        tail = new CacheNode();
        head.next = tail;
        tail.prev = head;
    }
    
    public int get(int key) {
        CacheNode node = cacheMap.get(key);
        if (node == null){
            return -1;
        }
        // node != null,返回node后需要把访问的node移动到双向链表头部
        moveToHead(node);
        return node.value;
    }
    
    public void put(int key, int value) {
        CacheNode node = cacheMap.get(key);
        if (node == null){
            //缓存不存在就新建一个节点，放入Map以及双向链表的头部
            CacheNode newNode = new CacheNode(key,value);
            cacheMap.put(key, newNode);
            addToHead(newNode);
            size++;
            //如果超出缓存容器大小，就移除队尾元素
            if (size > capacity){
                CacheNode removeNode = removeTail();
                cacheMap.remove(removeNode.key);
                size--;
            }
        } else {
            //如果已经存在，就把node移动到头部。
            node.value = value;
            moveToHead(node);
        }
    }
    /**移动节点到头部：
    *1、删除节点  
    *2、把节点添加到头部
    */
    private void moveToHead(CacheNode node){
        removeNode(node);
        addToHead(node);
    }
    
    /**
    *移除队尾元素
    */
    private CacheNode removeTail(){
        CacheNode node = tail.prev;
        removeNode(node);
        return node;
    }

    private void removeNode(CacheNode node){

        node.prev.next = node.next;
        node.next.prev = node.prev;
    }
   /**链表操作，详细怎么操作，后续会出单独的章节讲解*/
    private void addToHead(CacheNode node){
        head.next.prev = node;
        node.next = head.next;
        head.next = node;
        node.prev = head;
    }
}