手撕LRU缓存淘汰算法
LRU介绍
LRU是Least Recently Used的缩写，即最近最少使用，是一种常用的页面置换算法，选择最近最久未使用的页面予以淘汰。
面试中常考的题目，运用你所掌握的数据结构，自己设计手写LRU算法。
相关题目可参考LeetCode146题
一. 使用LinkedHashMap实现
在Java中，其实LinkedHashMap已经实现了LRU缓存淘汰算法，需要在构造函数第三个参数传入true，表示按照时间顺序访问。可以直接继承LinkedHashMap来实现。
但是LinkedHashMap会自动扩容，如果想实现限制容量删除队列顶端元素，需要重写removeEldestEntry()方法，当map里面的元素个数大于了缓存最大容量，删除链表的顶端元素。
public
二. 使用LinkedList+HashMap实现
也可以使用LinkedList和HashMap实现，但时间复杂度较高。使用HashMap可以通过O(1)时间拿到元素，但是无法在O(1)时间定位它在链表中的位置，在LinkedList里访问元素仍然是顺序遍历，所以删除元素的时间复杂度仍然是O(n)。并不是高效的Lru算法。
因为从HashMap中删除元素需要Key，所以这里在链表中存放Key而不是Value。
public
三. 使用双向链表结构+HashMap实现
在方法二中，删除操作的时间复杂度仍是O(n)，那么如何使其复杂度降为O(1)？我们可以自定义双向链表的结构，这里定义了内部类Node，存放KV以及前后指针。这样我们通过hashmap找到对应Node，然后根据其前驱节点进行指针的操作，就可以实现复杂度O(1)的删除操作。
同样因为访问HashMap需要key，所以定义Node节点存放了K和V，而不是只存放V。保存队列的头节点和尾节点。
在代码中，我们通过调整指针，定义了三个方法，分别是添加元素到队尾，将队列中元素移动到队尾，删除队列头节点并返回，因为是双向链表，特别注意指针变换的顺序以及不要遗漏前驱和后继指针。
public
