概念

LRU是Least Recently Used 近期最少使用算法。 内存管理的一种页面置换算法，对于在内存中但又不用的数据块（内存块）叫做LRU，操作系统会根据哪些数据属于LRU而将其移出内存而腾出空间来加载另外的数据。什么是LRU算法？ LRU是Least Recently Used的缩写，即最近最久未使用，常用于页面置换算法，是为虚拟页式存储管理服务的。关于操作系统的内存管理，如何节省利用容量不大的内存为最多的进程提供资源，一直是研究的重要方向。而内存的虚拟存储管理，是现在最通用，最成功的方式—— 在内存有限的情况下，扩展一部分外存作为虚拟内存，真正的内存只存储当前运行时所用得到信息。这无疑极大地扩充了内存的功能，极大地提高了计算机的并发度。虚拟页式存储管理，则是将进程所需空间划分为多个页面，内存中只存放当前所需页面，其余页面放入外存的管理方式。然而，有利就有弊，虚拟页式存储管理减少了进程所需的内存空间，却也带来了运行时间变长这一缺点：进程运行过程中，不可避免地要把在外存中存放的一些信息和内存中已有的进行交换，由于外存的低速，这一步骤所花费的时间不可忽略。因而，采取尽量好的算法以减少读取外存的次数，也是相当有意义的事情。百度百科

基本原理

假设 序列为 4 3 4 2 3 1 4 2物理块有3个 则首轮 4调入内存 4次轮 3调入内存 3 4之后 4调入内存 4 3之后 2调入内存 2 4 3之后 3调入内存 3 2 4之后 1调入内存 1 3 2（因为最少使用的是4，所以丢弃4）之后 4调入内存 4 1 3（原理同上）最后 2调入内存 2 4 1

规律就是，如果新存入或者访问一个值，则将这个值放在队列开头。如果存储容量超过上限cap，那么删除队尾元素，再存入新的值。

我们下面通过一个简单的存储int的方式来实现LRU cache，实现put和get功能。

Javascript 实现 LRU

LRU（Least recently used，最近最少使用）算法。该算法的观点是，最近被访问的数据那么它将来访问的概率就大，缓存满的时候，优先淘汰最无人问津者。

算法实现思路：基于一个双链表的数据结构，在没有满员的情况下，新来的 k-v 放在链表的头部，以后每次获取缓存中的 k-v 时就将该k-v移到最前面，缓存满的时候优先淘汰末尾的。

双向链表的特点，具有头尾指针，每个节点都有 prev(前驱) 和 next(后继) 指针分别指向他的前一个和后一个节点。

关键点：在双链表的插入过程中要注意顺序问题，一定是在保持链表不断的情况下先处理指针，最后才将原头指针指向新插入的元素，在代码的实现中请注意看我在注释中说明的顺序注意点！

class LruCache {
    constructor(limit) {
        this.limit = limit || 10
        //head 指针指向表头元素，即为最常用的元素
        this.head = this.tail = undefined
        this.map = {}
        this.size = 0
    }
    get(key, IfreturnNode) {
        let node = this.map[key]
        // 如果查找不到含有`key`这个属性的缓存对象
        if (node === undefined) return
        // 如果查找到的缓存对象已经是 tail (最近使用过的)
        if (node === this.head) { //判断该节点是不是是第一个节点
            // 是的话，皆大欢喜，不用移动元素，直接返回
            return returnnode ?
                node :
                node.value
        }
        // 不是头结点，铁定要移动元素了
        if (node.prev) { //首先要判断该节点是不是有前驱
            if (node === this.tail) { //有前驱，若是尾节点的话多一步，让尾指针指向当前节点的前驱
                this.tail = node.prev
            }
            //把当前节点的后继交接给当前节点的前驱去指向。
            node.prev.next = node.next
        }
        if (node.next) { //判断该节点是不是有后继
            //有后继的话直接让后继的前驱指向当前节点的前驱
            node.next.prev = node.prev
            //整个一个过程就是把当前节点拿出来，并且保证链表不断，下面开始移动当前节点了
        }
        node.prev = undefined //移动到最前面，所以没了前驱
        node.next = this.head //注意！！！ 这里要先把之前的排头给接到手！！！！让当前节点的后继指向原排头
        if (this.head) {
            this.head.prev = node //让之前的排头的前驱指向现在的节点
        }
        this.head = node //完成了交接，才能执行此步！不然就找不到之前的排头啦！
        return IfreturnNode ?
            node :
            node.value
    }
    set(key, value) {
        // 之前的算法可以直接存k-v但是现在要把简单的 k-v 封装成一个满足双链表的节点
        //1.查看是否已经有了该节点
        let node = this.get(key, true)
        if (!node) {
            if (this.size === this.limit) { //判断缓存是否达到上限
                //达到了，要删最后一个节点了。
                if (this.tail) {
                    this.tail = this.tail.prev
                    this.tail.prev.next = undefined
                    //平滑断链之后，销毁当前节点
                    this.tail.prev = this.tail.next = undefined
                    this.map[this.tail.key] = undefined
                    //当前缓存内存释放一个槽位
                    this.size--
                }
                node = {
                    key: key
                }
                this.map[key] = node
                if(this.head){//判断缓存里面是不是有节点
                    this.head.prev = node
                    node.next = this.head
                }else{
                    //缓存里没有值，皆大欢喜，直接让head指向新节点就行了
                    this.head = node
                    this.tail = node
                }
                this.size++//减少一个缓存槽位
            }
        }
        //节点存不存在都要给他重新赋值啊
        node.value = value
    }
}

module.exports = LruCache