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LRU缓存淘汰算法
LRU是最近最少使用策略的缩写，是根据数据的历史访问记录来进行淘汰数据，其核心思想是“如果数据最近被访问过，那么将来被访问的几率也更高”。
双向链表实现LRU
将Cache的所有位置都用双链表连接起来，当一个位置被访问(get/put)之后，通过调整链表的指向，将该位置调整到链表头的位置，新加入的Cache直接加到链表头中。
这样，在多次操作后，最近被访问(get/put)的，就会被向链表头方向移动，而没有访问的，向链表后方移动，链表尾则表示最近最少使用的Cache。
当达到缓存容量上限时，链表的最后位置就是最少被访问的Cache，我们只需要删除链表最后的Cache便可继续添加新的Cache。
代码实现
type Node struct {
Key int
Value int
pre *Node
next *Node
}
type LRUCache struct {
limit int
HashMap map[int]*Node
head *Node
end *Node
}
func Constructor(capacity int) LRUCache{
lruCache := LRUCache{limit:capacity}
lruCache.HashMap = make(map[int]*Node, capacity)
return lruCache
}
func (l *LRUCache) Get(key int) int {
if v,ok:= l.HashMap[key];ok {
l.refreshNode(v)
return v.Value
}else {
return -1
}
}
func (l *LRUCache) Put(key int, value int) {
if v,ok := l.HashMap[key];!ok{
if len(l.HashMap) >= l.limit{
oldKey := l.removeNode(l.head)
delete(l.HashMap, oldKey)
}
node := Node{Key:key, Value:value}
l.addNode(&node)
l.HashMap[key] = &node
}else {
v.Value = value
l.refreshNode(v)
}
}
func (l *LRUCache) refreshNode(node *Node){
if node == l.end {
return
}
l.removeNode(node)
l.addNode(node)
}
func (l *LRUCache) removeNode(node *Node) int{
if node == l.end {
l.end = l.end.pre
}else if node == l.head {
l.head = l.head.next
}else {
node.pre.next = node.next
node.next.pre = node.pre
}
return node.Key
}
func (l *LRUCache) addNode(node *Node){
if l.end != nil {
l.end.next = node
node.pre = l.end
node.next = nil
}
l.end = node
if l.head == nil {
l.head = node
}
}
