面试题：实现LRUCache：：Least Recently Used的缩写,意思是最近最少使用,它是一种Cache替换算法

Design and implement a data structure for Least Recently Used (LRU) cache. It should support the following operations: get and set.

get(key) - Get the value (will always be positive) of the key if the key exists in the cache, otherwise return -1.
set(key, value) - 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.

• 题目大意：为LRU Cache设计一个数据结构，它支持两个操作：

　　　1）get(key)：如果key在cache中，则返回对应的value值，否则返回-1

　　　2）set(key,value):如果key不在cache中，则将该(key,value)插入cache中（注意，如果cache已满，则必须把最近最久未使用的元素从cache中删除）；如果key在cache中，则重置value的值。

• 解题思路：题目让设计一个LRU Cache，即根据LRU算法设计一个缓存。在这之前需要弄清楚LRU算法的核心思想，LRU全称是Least

Recently Used，即最近最久未使用的意思。在操作系统的内存管理中，有一类很重要的算法就是内存页面置换算法（包括FIFO，LRU,LFU等几种常见页面置换算法）。事实上，Cache算法和内存页面置换算法的核心思想是一样的：都是在给定一个限定大小的空间的前提下，设计一个原则如何来更新和访问其中的元素。下面说一下LRU算法的核心思想，LRU算法的设计原则是：如果一个数据在最近一段时间没有被访问到，那么在将来它被访问的可能性也很小。也就是说，当限定的空间已存满数据时，应当把最久没有被访问到的数据淘汰。

　　而用什么数据结构来实现LRU算法呢？可能大多数人都会想到：用一个数组来存储数据，给每一个数据项标记一个访问时间戳，每次插入新数据项的时候，先把数组中存在的数据项的时间戳自增，并将新数据项的时间戳置为0并插入到数组中。每次访问数组中的数据项的时候，将被访问的数据项的时间戳置为0。当数组空间已满时，将时间戳最大的数据项淘汰。

　　这种实现思路很简单，但是有什么缺陷呢？需要不停地维护数据项的访问时间戳，另外，在插入数据、删除数据以及访问数据时，时间复杂度都是O(n)。

　　那么有没有更好的实现办法呢？

　　那就是利用链表和hashmap。当需要插入新的数据项的时候，如果新数据项在链表中存在（一般称为命中），则把该节点移到链表头部，如果不存在，则新建一个节点，放到链表头部，若缓存满了，则把链表最后一个节点删除即可。在访问数据的时候，如果数据项在链表中存在，则把该节点移到链表头部，否则返回-1。这样一来在链表尾部的节点就是最近最久未访问的数据项。

　　总结一下：根据题目的要求，LRU Cache具备的操作：

　　1）set(key,value)：如果key在hashmap中存在，则先重置对应的value值，然后获取对应的节点cur，将cur节点从链表删除，并移动到链表的头部；若果key在hashmap不存在，则新建一个节点，并将节点放到链表的头部。当Cache存满的时候，将链表最后一个节点删除即可。

　　2）get(key)：如果key在hashmap中存在，则把对应的节点放到链表头部，并返回对应的value值；如果不存在，则返回-1。

package com.Netesay.interview;
 
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
 
/**
 * @Author: weblee
 * @Email: likaiweb@163.com
 * @Blog: http://www.cnblogs.com/lkzf/
 * @Time: 2014年10月24日下午6:29:40
 *
 *************        function description ***************
 *
 ****************************************************
 */
 
public class LRUCache {
    Map<Integer, CacheNode> cacheMap;
    CacheNode head, tail;
    int capacity;
 
    //使用双向链表和map，map将k对应与链表的节点
    //链表里保存k和value
    public LRUCache(int capacity) {
    this.capacity = capacity;
 
    cacheMap = new HashMap<Integer, CacheNode>(capacity);
 
    head = new CacheNode(-1, -1);
    tail = new CacheNode(1, 1);
 
    head.next = tail;
    tail.pre = head;
    }
 
    public int get(int key) {
    if (cacheMap.containsKey(key)) {
        CacheNode node = (CacheNode)cacheMap.get(key);
 
        put2Head(node);
 
        return node.value;
    } else {
        return -1;
    }
    }
 
    public void set(int key, int value) {
    if (cacheMap.containsKey(key)) {
        CacheNode p = cacheMap.get(key);
 
        p.value = value;
 
        put2Head(p);
    } else if(cacheMap.size() < capacity) {
        CacheNode node = new CacheNode(key, value);
        put2Head(node);
        cacheMap.put(key, node);
    } else {
        CacheNode p = new CacheNode(key, value);
        put2Head(p);
        cacheMap.put(key, p);
 
        int tmpKey = removeEnd();
        cacheMap.remove(tmpKey);
    }
    }
 
    private void put2Head(CacheNode p) {
    if (p.next != null && p.pre != null) {
        p.pre.next = p.next;
        p.next.pre = p.pre;
    }
 
    p.pre = head;
    p.next = head.next;
    head.next.pre = p;
    head.next = p;
    }
 
    private int removeEnd() {
    CacheNode p = tail.pre;
    tail.pre.pre.next = tail;
    tail.pre = p.pre;
 
    p.pre = null;
    p.next = null;
 
    return p.key;
    }
}
 
class CacheNode {
    int key;
    int value;
 
    CacheNode pre;
    CacheNode next;
 
    public CacheNode(int key, int value) {
    this.key = key;
    this.value = value;
    }
}