链表（上）：如何实现LRU缓存淘汰算法?
1、常用缓存策略
缓存淘汰策略：指的是当缓存被用满时清理数据的优先顺序。
缓存是一种提高数据读取性能的技术，比如常见的cpu缓存、数据库缓存、浏览器缓存。但是缓存的大小有限，当缓存用满的时候，哪些数据应该被清理出去，哪些数据应该被保留？
解决方案：FIFO（First In，First Out）--->先进先出策略 LFU（Least Frequently Used）---> 最少使用策略 LRU（Least Recently Used）--->最近最少使用策略
2、数组和链表底层存储结构对比
详解：数组需要一块连续的内存空间来存储，对内存的要求比较高。如果我们申请一个100M内存的大小的数组，当内存中没有连续足够大的空间时，即便内存中没有连续足够大的存储空间的时候，仍然会申请失败！而链表恰恰相反，它并不需要一块连续的内存空间，它通过指针将一组零散的内存块串联起来使用，所以我们申请一个100MB大小的链表，根本不会有问题。
3、链表的分类
链表：通过指针将一组零散的内存快串联在一起，我们把内存块称为链表的节点，为了将所有节点都串起来，每个链表的节点除了存储数据之外，还需要记录下一个结点的地址。我们把这个记录下个结点地址的指针叫作后继指针next
单链表：
其中俩个节点比较特殊，分别是第一个节点和最后一个节点，我们把第一个结点叫作头结点，把最后一个节点叫作尾节点，头节点用来记录链表的基地址，有了它，就可以遍历整个链表。而尾节点特殊的地方是：指针不指向下一个结点，而是指向一个空地址null，表示这个是链表上最后一个结点。
链表与数组相比，插入和删除（仅仅对本身单独的操作）效率更高，时间复杂度为O(1),数组时间复杂度为O(n)。
因为链表的存储空间本身就不是连续的，对链表的插入和删除操作，我们只需要考虑相邻结点的指针改变，所以对应的时间复杂度是 O(1)。但是链表要想随机访问第 k 个元素，就没有数组那么高效了。因为链表中的数据并非连续存储的，所以无法像数组那样，根据首地址和下标，通过寻址公式就能直接计算出对应的内存地址，而是需要根据指针一个结点一个结点地依次遍历，直到找到相应的结点。
循环链表：是一种特殊的单链表，实际上链表也很简单，它和单链表唯一的区别就在尾结点，循环链表的尾结点指针是指向链表的头结点。
与单链表相比的优点：从链尾到链头比较方便，当要处理的数据具有环形结构特点的时候，就特别适合采用循环链表。比如著名的约瑟夫问题。
双向链表：单向链表只有一个方向，结点只有一个后继指针next指向后面的结点。而双向链表，顾名思义，它支持俩个方向，每个结点不止有一个后继指针next指向后面的结点，还有一个前继指针prev指向前面的结点。
双向链表需要额外的俩个空间来存储后继结点和前驱结点的地址。所以，存储同样多的数据，双向链表要比单链表占用更多的存储空间。虽然俩个指针比较浪费存储空间，但可以支持双向遍历，这样给双向链表带来灵活性！
问题：双向链表适合解决哪种问题呢？
双向链表可以支持O(1)时间复杂度的情况下，找到前驱结点，正是这样的特点使双向链表在某些情况下的插入删除更加的高效。
问题：单链表的插入和删除时间复杂度已经是O(1)呢?还怎么进行高效呢？
在实际的开发中，从链表中删除一个数据无外乎俩种情况：
1、删除结点中 “值等于某个定值”的结点
2、删除给定指针指向的结点
对于第一种情况，不管是单链表还是双链表，为了查找某个值等于给定值的结点，都需要从头开始一个一个一次遍历对比，直到找到值等于给定值的结点，然后再通过指针操作将其删除。尽管单纯的删除操作时间复杂度是O(1),但遍历查找的时间是主要的耗时点，对应的时间复杂度为O(n),所以删除值等于给定值的时间复杂度为O(n)
对于第二种情况，我们已经找到了要删除的结点，但是删除某结点需要知道其前驱结点，单链表是不支持获取前驱结点的，所以为了找到前驱结点，我们还是要从头开始去寻找，直到p--next=q，这个时候说明p是q的前驱结点。但是对于双向链表来说，因为双向链表中的结点已经保存了前驱结点的指针，不需要像单链表一样去遍历，所以俩者的复杂度分别为O(n)和O(1)
同样的对于插入操作，如果在某个指定结点之前插入一个值，双向链表对比单向链表也具有很大的优势，时间复杂度分别为O(1)和O(n)。
双向循环链表：
4、链表 VS 数组性能大比拼
1.插入、删除和随机访问的时间复杂度
数组：插入、删除的时间复杂度是O(n)，随机访问的时间复杂度是O(1)。
链表：插入、删除的时间复杂度是O(1)，随机访问的时间复杂端是O(n)。
2.数组缺点
1）若申请内存空间很大，比如100M，但若内存空间没有100M的连续空间时，则会申请失败，尽管内存可用空间超过100M。
2）大小固定，若存储空间不足，需进行扩容，一旦扩容就要进行数据复制，而这时非常费时的。
3.链表缺点
1）内存空间消耗更大，因为需要额外的空间存储指针信息。
2）对链表进行频繁的插入和删除操作，会导致频繁的内存申请和释放，容易造成内存碎片，如果是Java语言，还可能会造成频繁的GC（自动垃圾回收器）操作。
4.如何选择？
数组简单易用，在实现上使用连续的内存空间，可以借助CPU的缓冲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，没办法预读。
如果代码对内存的使用非常苛刻，那数组就更适合。
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。（明白其中奥义：需学习CPU缓存机制、Disruptor异步消息处理框架）
注解：CPU在从内存读取数据的时候，会先把读取到的数据加载到CPU的缓存中。而CPU每次从内存读取数据并不是只读取那个特定要访问的地址，而是读取一个数据块(这个大小我不太确定。。)并保存到CPU缓存中，然后下次访问内存数据的时候就会先从CPU缓存开始查找，如果找到就不需要再从内存中取。这样就实现了比内存访问速度更快的机制，也就是CPU缓存存在的意义:为了弥补内存访问速度过慢与CPU执行速度快之间的差异而引入。
对于数组来说，存储空间是连续的，所以在加载某个下标的时候可以把以后的几个下标元素也加载到CPU缓存这样执行速度会快于存储空间不连续的链表存储。
5、解答开篇问题
我们维护一个有序单链表，越靠近链表尾部的结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. 如果此数据之前已经被缓存在链表中了，我们遍历得到这个数据对应的结点，并将其从原来的位置删除，然后再插入到链表的头部。
2. 如果此数据没有在缓存链表中，又可以分为两种情况：如果此时缓存未满，则将此结点直接插入到链表的头部；如果此时缓存已满，则链表尾结点删除，将新的数据结点插入链表的头部。
6、设计思想
时空替换思想：“用空间换时间” 与 “用时间换空间”
当内存空间充足的时候，如果我们更加追求代码的执行速度，我们就可以选择空间复杂度相对较高，时间复杂度小相对较低的算法和数据结构，缓存就是空间换时间的例子。如果内存比较紧缺，比如代码跑在手机或者单片机上，这时，就要反过来用时间换空间的思路。
