LRU算法

LRU算法：全称是 Least Recently Used，最久未使用。就是 “最长时间没使用的 优先删除”。 https://baike.baidu.com/item/LRU

内存缓存淘汰规则：当内存满了，把最久未使用的内容先淘汰。

就是比如有一个容器只能放5条数据，那么当放进5条数据后，再有新数据要存的时候，要先删掉一条才能存新数据，那么删掉谁呢？就是删掉最久未使用的那一条数据。

力扣题目：leetcode.cn/problems/lr…

思路：

当访问一个数据时：

1. 该数据不在容器中，则设置该数据放入容器的第一位。
2. 已经存在于容器中，则将该数据的位置移到第一位。
3. 当容器放满后，则将容器的最后一位数据移除。

如上图，访问数据 1 、2、3、4、2、3、5、6、7 时 容器中的数据存储变化。

• 一旦出现 键值对 想到 哈希表，因为他能在 O(1) 时间内通过键找到值
• 对于出入先后顺序问题 想到 栈 队列 链表
• 哈希表能实现 时间复杂度为O(1) 的 随机访问
• 链表可以快速移动节点的位置

/**
 * @param {number} capacity
 */
var LRUCache = function(capacity) {
        this.max = capacity
        this.cache = new Map()
};

/** 
 * @param {number} key
 * @return {number}
 */
LRUCache.prototype.get = function(key) {
    if(this.cache.has(key)){
        const val = this.cache.get(key)
        this.cache.delete(key)
        this.cache.set(key,val)
        return val
    }else{
        return -1;
    }
};

/** 
 * @param {number} key 
 * @param {number} value
 * @return {void}
 */
LRUCache.prototype.put = function(key, value) {
    if(this.cache.has(key)){
        this.cache.delete(key)
    }else if(this.cache.size >= this.max){
        this.cache.delete(this.cache.keys().next().value)
    }
    this.cache.set(key,value)
};

/**
 * Your LRUCache object will be instantiated and called as such:
 * var obj = new LRUCache(capacity)
 * var param_1 = obj.get(key)
 * obj.put(key,value)
 */

class LRU {
  constructor(capacity){
    this.max = capacity
    this.cache = new Map()
  }
  get(key){
    if(this.cache.has(key)){
      const val = this.cache.get(key)
      this.cache.delete(key)
      this.cache.set(key,val)
      return val
    }else{
      return -1;
    }
  }

  put(key ,value){
     if(this.cache.has(key)){
       this.cache.delete(key)
     }else if(this.cache.size >= this.max){
       this.cache.delete(this.cache.keys().next().value)
     }
    this.cache.set(key,value)
  }
}