LRU Cache

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.

这是leetcode上的一道题，其实这是操作系统中的一种经典的算法。

[百度百科]

LRU是Least Recently Used 近期最少使用算法。

内存管理的一种页面置换算法，对于在内存中但又不用的数据块（内存块）叫做LRU，操作系统会根据哪些数据属于LRU而将其移出内存而腾出空间来加载另外的数据。

 什么是LRU算法？ LRU是Least Recently Used的缩写，即最少使用页面置换算法，是为虚拟页式存储管理服务的。

关于操作系统的内存管理，如何节省利用容量不大的内存为最多的进程提供资源，一直是研究的重要方向。而内存的虚拟存储管理，是现在最通用，最成功的方式—— 在内存有限的情况下，扩展一部分外存作为虚拟内存，真正的内存只存储当前运行时所用得到信息。这无疑极大地扩充了内存的功能，极大地提高了计算机的并发度。虚拟页式存储管理，则是将进程所需空间划分为多个页面，内存中只存放当前所需页面，其余页面放入外存的管理方式。

然而，有利就有弊，虚拟页式存储管理减少了进程所需的内存空间，却也带来了运行时间变长这一缺点：进程运行过程中，不可避免地要把在外存中存放的一些信息和内存中已有的进行交换，由于外存的低速，这一步骤所花费的时间不可忽略。因而，采取尽量好的算法以减少读取外存的次数，也是相当有意义的事情。

例子

LRU（least recently used）最少使用。

假设 序列为 4 3 4 2 3 1 4 2

物理块有3个 则

首轮 4调入内存 4

次轮 3调入内存 3 4

之后 4调入内存 4 3

之后 2调入内存 2 4 3

之后 3调入内存 3 2 4

之后 1调入内存 1 3 2（因为最少使用的是4，所以丢弃4）

之后 4调入内存 4 1 3（原理同上）

最后 2调入内存 2 4 1

又如：

考虑下述页面走向：

1，2，3，4，2，1，5，6，2，1，2，3，7，6，3，2，1，2，3，6

1 1

2 21

3 321

4 432 1

2 243 2

1 124 3

5 512 4

6 651 2

2 265 1

1 126 5

2 216

3 321 6

7 732 1

6 673 2

3 367 3

2 236 7

1 123 6

2 213

3 312

6 631 2

发生缺页中断的次数为15。在LRU算法中，最少使用的页面被先换出。当页6要调入时，内存的状态为5、1、2，考查页6之前调入的页面，分别为5、1、2，可见2为一段时间内使用最少的，本次应换出，然后把页6调入内存。

 

 

具体的实现参考博客：http://www.cnblogs.com/dolphin0520/p/3741519.html

其主要思想如下：

• 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。