LRU就是Least Recently Used，即最近最少使用，是一种常用的页面置换算法，将最近长时间未使用的页面淘汰，其实也很简单，就是要将不受欢迎的页面及时淘汰，不让它占着茅坑不拉shit，浪费资源。
LRU是一种常见的页面置换算法，在计算中，所有的文件操作都要放在内存中进行，然而计算机内存大小是固定的，所以我们不可能把所有的文件都加载到内存，因此我们需要制定一种策略对加入到内存中的文件进项选择。
常见的页面置换算法有如下几种：
- LRU 最近最久未使用
- FIFO 先进先出置换算法 类似队列
- OPT 最佳置换算法 （理想中存在的）
- NRU Clock置换算法
- LFU 最少使用置换算法
- PBA 页面缓冲算法
LRU原理
LRU的设计原理就是，当数据在最近一段时间经常被访问，那么它在以后也会经常被访问。这就意味着，如果经常访问的数据，我们需要然其能够快速命中，而不常访问的数据，我们在容量超出限制内，要将其淘汰。
其核心就是利用栈，进行操作，其中主要有两项操作，get和put
- get
get时，若栈中有值则将该值的key提到栈顶，没有时则返回null
- put
栈未满时，若栈中有要put的key，则更新此key对应的value，并将该键值提到栈顶，若无要put的key，直接入栈
栈满时，若栈中有要put的key，则更新此key对应的value，并将该键值提到栈顶；若栈中没有put的key 时，去掉栈底元素，将put的值入到栈顶
- 解法：维护一个数组，提供 get 和 put 方法，并且限定 max 数量。
使用时，get 可以标记某个元素是最新使用的，提升它去第一项。put 可以加入某个key-value，但需要判断是否已经到最大限制 max
若未到能直接往数组第一项里插入 若到了最大限制 max，则需要淘汰数据尾端一个元素。
LRUCache cache = new LRUCache( 2 /* 缓存容量 */ );
cache.put(1, 1);
cache.put(2, 2);
cache.get(1); // 返回 1
cache.put(3, 3); // 该操作会使得密钥 2 作废
cache.get(2); // 返回 -1 (未找到)
cache.put(4, 4); // 该操作会使得密钥 1 作废
cache.get(1); // 返回 -1 (未找到)
cache.get(3); // 返回 3
cache.get(4); // 返回 4
LRU 算法设计
分析上面的操作过程，要让 put 和 get 方法的时间复杂度为 O(1)，我们可以总结出 cache 这个数据结构必要的条件：查找快，插入快，删除快，有顺序之分。
因为显然 cache 必须有顺序之分，以区分最近使用的和久未使用的数据；而且我们要在 cache 中查找键是否已存在；如果容量满了要删除最后一个数据；每次访问还要把数据插入到队头。
那么，什么数据结构同时符合上述条件呢？哈希表查找快，但是数据无固定顺序；链表有顺序之分，插入删除快，但是查找慢。所以结合一下，形成一种新的数据结构：哈希链表。
LRU 缓存算法的核心数据结构就是哈希链表，双向链表和哈希表的结合体。这个数据结构长这样：
js 实现
- 具体代码 一般的解法，通过维护一个数组，数组项存放了 key-value 键值对对象，每次需要遍历去寻找 key 值所在的数组下标操作。
已经通过 leetCode 146 的检测。执行用时 : 720 ms。内存消耗 : 58.5 MB。
function LRUCache(capacity) {
this.capacity = capacity; // 最大限制
this.cache = [];
};
/**
* @param {number} key
* @return {number}
*/
LRUCache.prototype.get = function (key) {
let index = this.cache.findIndex((item) => item.key === key);
if (index === -1) {
return -1;
}
// 删除此元素后插入到数组第一项
let value = this.cache[index].value;
this.cache.splice(index, 1);
this.cache.unshift({
key,
value,
});
return value;
};
/**
* @param {number} key
* @param {number} value
* @return {void}
*/
LRUCache.prototype.put = function (key, value) {
let index = this.cache.findIndex((item) => item.key === key);
// 想要插入的数据已经存在了，那么直接提升它就可以
if (index > -1) {
this.cache.splice(index, 1);
} else if (this.cache.length >= this.capacity) {
// 若已经到达最大限制，先淘汰一个最久没有使用的
this.cache.pop();
}
this.cache.unshift({ key, value });
};
上面的做法其实有变种，可以通过一个对象来存键值对，一个数组来存放键的顺序。
- 进阶要求O(1)
时间复杂度 O(1)，那就不能数组遍历去查找 key 值。可以用 ES6 的 Map 来解了，因为 Map 既能保持键值对，还能记住插入顺序。
function LRUCache(capacity) {
this.cache = new Map();
this.capacity = capacity; // 最大限制
};
LRUCache.prototype.get = function (key) {
if (this.cache.has(key)) {
// 存在即更新
let temp = this.cache.get(key);
this.cache.delete(key);
this.cache.set(key, temp);
return temp;
}
return -1;
};
LRUCache.prototype.put = function (key, value) {
if (this.cache.has(key)) {
// 存在即更新（删除后加入）
this.cache.delete(key);
} else if (this.cache.size >= this.capacity) {
// 不存在即加入
// 缓存超过最大值，则移除最近没有使用的
this.cache.delete(this.cache.keys().next().value);
}
this.cache.set(key, value);
};
