数据结构与算法（四）链表（上）如何实现LRU缓存淘汰算法

常见的三种策略：先进先出策略FIFO、最少使用策略LFU、最近最少使用策略LRU

（1）链表内存分布
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（2）单链表
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头结点用来记录链表的基地址。有了它，我们就可以遍历得到整条链表。尾节点特殊的地方在于：指针不是指向下一个节点，而是指向一个空地址NULL，表示这是链表的最后一个节点

针对链表的插入和删除操作，我们只需要考虑相邻节点的指针改变，所以对应的时间复杂度是O(1)
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链表随机访问元素，因为链表中数据是非连续存储的，所以需要根据指针一个节点一个节点地依次遍历，直到找到相应的节点，需要O（n）的时间复杂度

（3）循环链表
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和单链表相比，循环链表的优点是从链尾到链头比较方便。当要处理的数据具有环型数据机构特点时，特别适合采用循环链表

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双向链表可以支持O（1）时间复杂度的情况下找到前驱节点，正是这样的特点，也使双向链表在某些情况下的插入、删除等操作都要比单链表要简单、高效。

删除操作

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（1）删除节点中“值等于某个给定值”的节点
（2）删除给定指针指向的节点

对于第一种情况，不管是单链表还是双向链表，为了查找到值等于给定值的节点，都需要从头节点开始一个一个一次遍历对比，直到找到值等于给定值的节点，然后通过指针操作将其删除

对于第二种情况，我们已经找到了要删除的节点，但是删除某个节点q需要知道其前驱节点，而单链表并不支持直接获取前驱节点，所以为了找到前驱节点，我们还需要从头开始遍历链表，直到p->next=q；说明p是 q的前驱节点

但对于双向链表来说，这种情况比较有优势。因为双向链表中保存了前驱节点的指针，不需要像单链表那样遍历。所以，针对第二种情况，单链表删除操作O（n）的时间复杂度，而双链表只需要O（1）的时间复杂度即可搞定

Java中LinkedHashMap这个容器就用到了双向链表这种数据结构

设计思想：对于执行较慢的程序，可以通过消耗更多的内存（空间换时间）来进行优化；而消耗过多内存的程序，可以通过消耗更多的时间（时间换空间）来降低内存消耗

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数组简单易用，在实现上使用的是连续的内存空间，可以借助CPU的缓存机制，预读数组中的数据，所以访问效率更高。而链表在内存中并不是连续存储，所以对CPU缓存不友好，没办法有效预读

思路：我们维护一个有序单链表，越靠近链表尾部的节点是越早之前访问的。当有一个新的数据被访问时，我们从链表头开始顺序遍历链表
（1）如果数据之前已经被缓存在链表中，我们遍历得到这个数据对应的节点，并将其从原来的位置删除，然后再插入到链表的头部

（2）如果此数据没有缓存在链表中，又可以分为两种情况

（3）考虑引入散列表（Hashtable）记录每个数据位置，将缓存访问的时间复杂度降到O(1)