问题描述

如何设计实现LRU缓存？且GET()和Set()的复杂度为0(1)。

问题分析

LRU 全称Least Recently Used, 最近最少使用缓存。

LRU算法的设计原则

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),数组的缺陷凸显无疑

那么有没有更好的实现办法呢？

那就是利用链表和HashMap。 当需要插入新数据项，在链表中命中，则把该节点移到链表头部 不存在，则新建一个节点，放在链表头部，若缓存满，则把链表最后一个节点删除即可。 在访问数据时，若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。

1）set(key,value) 若key在hashmap中存在，则先重置value，然后获取对应节点cur，将其从链表删除，并移到链表头 不存在，则新 建一个节点，并将节点放到链表的头部。 当Cache满，删除链表最后一个节点

2）get(key) 若key在hashmap中存在，把对应的节点放到链表头，并返回对应value 若不存在，则返回-1 即保证基本的get/set 同时，还要保证最近访问(get或put)的节点保持在限定容量的Cache中，如果超过容量则应该把LRU(近期最少使用) 的节点删除掉。

当我们在get/set一个节点时都会把操作的这个节点移动到tail节点处，代表最新操作的节点，head节点永远指向最 老的节点，当超过设定的容量时，我们就删除head节点指向的最老节点 就像是个LinkedHashMap，这样做的好处是，get/set在不冲突情况下可保证O(1)复杂度 也可通过双向链表保证 LRU的删除/更新O(1)复杂度 当然可简化head和tail变成一个head节点，成环，这样head的next指向最旧的节点，prev指向最新的节点。

过期时间实现

维护一个线程 惰性删除