LRU近期最少使用算法

LRU是Least Recently Used的缩写，即最少使用算法。
位于org.apache.commons.collections.map包中的LRUMap,利用LRU(least recently used)算法对最近使用的保留，最不经常使用的会被删除，当Map满的时候。该MAP在处理cache时还是挺有用的。

LRU算法也可以用于一些实际的应用中，如你要做一个浏览器，或类似于淘宝客户端的应用的就要用到这个原理。大家都知道浏览器在浏览网页的时候会把下载的图片临时保存在本机的一个文件夹里，下次再访问时就会，直接从本机临时文件夹里读取。但保存图片的临时文件夹是有一定容量限制的，如果你浏览的网页太多，就会一些你最不常使用的图像删除掉，只保留最近最久使用的一些图片。这时就可以用到LRU算法 了，这时上面算法里的这个特殊的栈就不是保存页面的序号了，而是每个图片的序号或大小；所以下面这个栈的元素都用Object类来表示，这样的话这个栈就可以保存的对像了。

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;


public class LRU {
	/**
	 * 内存块的个数
	 */
	public static final int N = 5;
	/**
	 * 内存块数组
	 */
	Object[] array = new Object[N];
	private int size;
	
	public LRU() {
	}
	/**
	 * 判断内存区是否为空
	 * @return
	 */
	public boolean isEmpty() {
		if(size == 0) {
			return true;
		} else {
			return false;
		}
	}
	/**
	 * 判断内存区是否达到最大值
	 * @return
	 */
	public boolean isOutOfBoundary() {
		if(size >=N) {
			return true;
		} else {
			return false;
		}
	}
	/**
	 * 查找元素o在数组中的位置
	 * @param o
	 * @return
	 */
	public int indexOfElement(Object o) {
		for(int i=0; i<N; i++) { 
			if(o == array[i]) {
				return i;
			}
		}
		return -1;
	}	
	/**
	 * 有新的数据o需要申请内存
	 * @param o
	 * @return 移出内存区的数据
	 */
	public Object push(Object o) {
		int t = -1;
		if(!isOutOfBoundary() && indexOfElement(o) == -1){
			array[size] = o;
			size ++;
		} else if(isOutOfBoundary() && indexOfElement(o) == -1){
			for(int i=0; i<size-1; i++) {
				array[i] = array[i+1];				
			}
			array[size-1] = o;
		} else {
			t = indexOfElement(o);
			for(int i=t; i<size-1; i++) {
				array[i] = array[i+1];
			}
			array[size-1] = o;
		}
		if( -1 == t) {
			return null;
		} else {
			return array[t];
		}
	}
	/**
	 * 输出内存区中的各数据
	 */
	public void showMemoryBlock() {
		for(int i=0; i<size; i++) {
			System.out.print(array[i] + "\t");
		}
	}

	/**
	 * @param args
	 */
	public static void main(String[] args) {
		Integer iter[] = {4,7,0,7,1,0,1,2,1,2,6};
		LRU lru = new LRU();
		for(int i=0; i<iter.length; i++) {
			lru.push(iter[i]);
			lru.showMemoryBlock();
			System.out.println();
		}
	}

}