Design and implement a data structure for Least Recently Used (LRU) cache. It should support the following operations: get and set.
get(key) - Get the value (will always be positive) of the key if the key exists in the cache, otherwise return -1.
set(key, value) - Set or insert the value if the key is not already present. When the cache reached its capacity, it should invalidate the least recently used item before inserting a new item. - 题目大意：为LRU Cache设计一个数据结构，它支持两个操作：
1）get(key)：如果key在cache中，则返回对应的value值，否则返回-1
2）set(key,value):如果key不在cache中，则将该(key,value)插入cache中（注意，如果cache已满，则必须把最近最久未使用的元素从cache中删除）；如果key在cache中，则重置value的值。
- 解题思路：题目让设计一个LRU Cache，即根据LRU算法设计一个缓存。在这之前需要弄清楚LRU算法的核心思想，LRU全称是Least
Recently Used，即最近最久未使用的意思。在操作系统的内存管理中，有一类很重要的算法就是内存页面置换算法（包括FIFO，LRU,LFU等几种常见页面置换算法）。事实上，Cache算法和内存页面置换算法的核心思想是一样的：都是在给定一个限定大小的空间的前提下，设计一个原则如何来更新和访问其中的元素。下面说一下LRU算法的核心思想，LRU算法的设计原则是：如果一个数据在最近一段时间没有被访问到，那么在将来它被访问的可能性也很小。也就是说，当限定的空间已存满数据时，应当把最久没有被访问到的数据淘汰。
而用什么数据结构来实现LRU算法呢？可能大多数人都会想到：用一个数组来存储数据，给每一个数据项标记一个访问时间戳，每次插入新数据项的时候，先把数组中存在的数据项的时间戳自增，并将新数据项的时间戳置为0并插入到数组中。每次访问数组中的数据项的时候，将被访问的数据项的时间戳置为0。当数组空间已满时，将时间戳最大的数据项淘汰。
这种实现思路很简单，但是有什么缺陷呢？需要不停地维护数据项的访问时间戳，另外，在插入数据、删除数据以及访问数据时，时间复杂度都是O(n)。
那么有没有更好的实现办法呢？
那就是利用链表和hashmap。当需要插入新的数据项的时候，如果新数据项在链表中存在（一般称为命中），则把该节点移到链表头部，如果不存在，则新建一个节点，放到链表头部，若缓存满了，则把链表最后一个节点删除即可。在访问数据的时候，如果数据项在链表中存在，则把该节点移到链表头部，否则返回-1。这样一来在链表尾部的节点就是最近最久未访问的数据项。
总结一下：根据题目的要求，LRU Cache具备的操作：
1）set(key,value)：如果key在hashmap中存在，则先重置对应的value值，然后获取对应的节点cur，将cur节点从链表删除，并移动到链表的头部；若果key在hashmap不存在，则新建一个节点，并将节点放到链表的头部。当Cache存满的时候，将链表最后一个节点删除即可。
2）get(key)：如果key在hashmap中存在，则把对应的节点放到链表头部，并返回对应的value值；如果不存在，则返回-1。
package com.Netesay.interview;import java.util.HashMap;import java.util.Map;/** * @Author: weblee * @Email: likaiweb@163.com * @Blog: http://www.cnblogs.com/lkzf/ * @Time: 2014年10月24日下午6:29:40 * ************* function description *************** * **************************************************** */public class LRUCache { Map cacheMap; CacheNode head, tail; int capacity; //使用双向链表和map，map将k对应与链表的节点 //链表里保存k和value public LRUCache(int capacity) { this.capacity = capacity; cacheMap = new HashMap (capacity); head = new CacheNode(-1, -1); tail = new CacheNode(1, 1); head.next = tail; tail.pre = head; } public int get(int key) { if (cacheMap.containsKey(key)) { CacheNode node = (CacheNode)cacheMap.get(key); put2Head(node); return node.value; } else { return -1; } } public void set(int key, int value) { if (cacheMap.containsKey(key)) { CacheNode p = cacheMap.get(key); p.value = value; put2Head(p); } else if(cacheMap.size() < capacity) { CacheNode node = new CacheNode(key, value); put2Head(node); cacheMap.put(key, node); } else { CacheNode p = new CacheNode(key, value); put2Head(p); cacheMap.put(key, p); int tmpKey = removeEnd(); cacheMap.remove(tmpKey); } } private void put2Head(CacheNode p) { if (p.next != null && p.pre != null) { p.pre.next = p.next; p.next.pre = p.pre; } p.pre = head; p.next = head.next; head.next.pre = p; head.next = p; } private int removeEnd() { CacheNode p = tail.pre; tail.pre.pre.next = tail; tail.pre = p.pre; p.pre = null; p.next = null; return p.key; }}class CacheNode { int key; int value; CacheNode pre; CacheNode next; public CacheNode(int key, int value) { this.key = key; this.value = value; }}