字节面试问我如何高效设计一个LRU，当场懵
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前言
大家好，我是bigsai，好久不见，甚是想念！
最近有个小伙伴跟我诉苦，说他没面到LRU，他说他很久前知道有被问过LRU的但是心想自己应该不会遇到，所以暂时就没准备。
奈何不巧，这还就真的考到了！他此刻的心情，可以用一张图来证明：
他说他最终踉踉跄跄的写了一个效率不是很高的LRU，面试官看着不是很满意……后来果真GG了。
防止日后再碰到这个坑，今天和大家一起把这个坑踩了，这道题我自身刚开始也是用较为普通的方法，但是好的方法虽然不是很难但是想了真的很久才想到，虽然花了太多时间不太值，总算是自己想出来了，将这个过程给大家分享一下(只从算法的角度，不从操作系统的角度)。
理解LRU
设计一个LRU，你得知道什么是LRU吧？
LRU，英文全称为Least Recently Used，翻译过来就是最近最久未使用算法，是一种常用的页面置换算法。
说起页面置换算法，这就是跟OS关系比较大的了，我们都知道内存的速度比较快，但是内存的容量是非常有限的，不可能给所有页面装到内存中，所以就需要一个策略将常用的页面预放到内存中。
但是吧，谁也不知道进程下次会访问哪个内存，并不能很有效的知道(我们在当前并没有预测未来的功能)，所以有些页面置换算法只是理想化但是没法真实实现的(没错就是最佳置换算法(Optimal)),然后常见必回的算法就是FIFO(先进先出)和LRU(最近最久未使用)。
LRU理解不难，就是维护一个有固定大小的容器，核心就是get()和put()两个操作。
我们先看一下LRU会有的两个操作：
初始化：LRUCache(int capacity) ，以正整数作为容量 capacity 初始化 LRU 缓存。
查询：get(int key),从自己的设计的数据结构中查找是否有当前key对应的value，如果有那么返回对应值并且要将key更新记录为最近使用，如果没有返回-1。
插入/更新：put(int key,int value)，可能是插入一个key-value，也可能是更新一个key-value，如果容器中已经存才这个key-value那么只需要更新对应value值，并且标记成最新。如果容器不存在这个值，那么要考虑容器是否满了，如果满了要先删除最久未使用的那对key-value。
这里的流程可以给大家举个例子，例如
容量大小为2：
[ "put", "put", "get", "put","get", "put","get","get","get"]
[ [1, 1], [2, 2], [1], [3, 3], [2], [4, 4], [1], [3], [4]]
这个过程如下：
大家容易忽略的细节有：
- put()存在更新的操作,例如put(3,3),put(3,4)会更新key为3的操作。
- get()可能查询不到，但是查询到也会更新最久未使用的顺序。
- 如果容器未使用满，那么put可能更新可能插入，但是不会删除；如果容器满了并且put插入，就要考虑删除最久未使用的key-value了。
对于上面的这么一个规则，我们该如何处理呢？
如果单单用一个List类似的列表，可以顺序存储键值对，在List前面的(0下标为前)我们认为它是比较久的，在List后我们认为它是比较新的。我们考虑下各种操作可能会这样设计：
如果来get操作：
遍历List一个个比对，查看是否有该key的键值对，如果有直接返回对应key的value，如果没有那么返回-1.
如果来put操作：
遍历List，如果有该key的键值对，那么果断删除这个key-value，最后在末尾统一插入该键值对。
如果没有对应的key并且List容器已经到达最满了，那么果断删除第一个位置的key-value。
用List可能需要两个(一个存key一个存value)，或者一个存Node节点(key，value为属性)的List，考虑下这个时间复杂度：
put操作：O(n)，get操作：O(n) 两个操作都需要枚举列表线性复杂度，效率属实有点拉胯，肯定不行，这样的代码我就不写了。
哈希初优化
从上面的分析来看，我们已经可以很自信的将LRU写出来了，不过现在要考虑的是一个优化的事情。
如果说我们将程序中引入哈希表，那么肯定会有一些优化的。用哈希表存储key-value，查询是否存在的操作都能优化为O(1),但是删除或者插入或者更新位置的复杂度可能还是O(n),我们一起分析一下：
最久未使用一定是一个有序的序列来储存，要么是顺序表(数组)要么是链表，如果是数组实现的ArrayList存储最久未使用这个序列。
如果是ArrayList进行删除最久未使用(第一个)key-value，新的key被命中变成最新被使用(先删除然后插入末尾)操作都是O(n)。
同理如果是LinkedList的一些操作大部分也是O(n)的，像删除第一个元素这个是因为数据结构原因O(1)。
你发现自己的优化空间其实非常非常小，但是确实还是有进步的，只是被卡住不知道双O(1)的操作究竟怎么优化，这里面我把这个版本代码放出来，大家可以参考一下(如果面试问到实在不会可以这么写)
class LRUCache {
Map<Integer,Integer>map=new HashMap<>();
List<Integer>list=new ArrayList<>();
int maxSize;
public LRUCache(int capacity) {
maxSize=capacity;
}
public int get(int key) {
if(!map.containsKey(key))//不存在返回-1
return -1;
int val=map.get(key);
put(key,val);//要更新位置 变成最新 很重要！
return val;
}
public void put(int key, int value) {
//如果key存在，直接更新即可
if (map.containsKey(key)) {
list.remove((Integer) key);
list.add(key);
} else {//如果不存在 要插入到最后，但是如果容量满了需要删除第一个(最久)
if (!map.containsKey(key)) {
if (list.size() == maxSize) {
map.remove(list.get(0));
list.remove(0);
}
list.add(key);
}
}
map.put(key, value);
}
}
哈希+双链表
上面我们已经知道用哈希能够直接查到有木有这个元素，但是苦于删除！用List都很费力。
更详细的说，是苦于List的删除操作，Map的删除插入还是很高效的。
在上面这种情况，我们希望的就是能够快速删除List中任意一个元素，并且效率很高，如果借助哈希只能最多定位到，但是无法删除啊！该怎么办呢？
哈希+双链表啊！
我们将key-val的数据存到一个Node类中，然后每个Node知道左右节点，在插入链表的时候直接存入Map中，这样Map在查询的时候可以直接返回该节点，双链表知道左右节点可以直接将该节点在双链表中删除。
当然，为了效率，这里实现的双链表带头结点(头指针指向一个空节点防止删除等异常情况)和尾指针。
对于这个情况，你需要能够手写链表和双链表啦，双链表的增删改查已经写过清清楚楚，小伙伴们不要担心，这里我已经整理好啦：
单链表：https://mp.weixin.qq.com/s/Cq98GmXt61-2wFj4WWezSg
双链表：https://mp.weixin.qq.com/s/h6s7lXt5G3JdkBZTi01G3A
也就是你可以通过HashMap直接得到在双链表中对应的Node，然后根据前后节点关系删除，期间要考虑的一些null、尾指针删除等等特殊情况即可。
具体实现的代码为：
class LRUCache {
class Node {
int key;
int value;
Node pre;
Node next;
public Node() {
}
public Node( int key,int value) {
this.key = key;
this.value=value;
}
}
class DoubleList{
private Node head;// 头节点
private Node tail;// 尾节点
private int length;
public DoubleList() {
head = new Node(-1,-1);
tail = head;
length = 0;
}
void add(Node teamNode)// 默认尾节点插入
{
tail.next = teamNode;
teamNode.pre=tail;
tail = teamNode;
length++;
}
void deleteFirst(){
if(head.next==null)
return;
if(head.next==tail)//如果删除的那个刚好是tail 注意啦 tail指针前面移动
tail=head;
head.next=head.next.next;
if(head.next!=null)
head.next.pre=head;
length--;
}
void deleteNode(Node team){
team.pre.next=team.next;
if(team.next!=null)
team.next.pre=team.pre;
if(team==tail)
tail=tail.pre;
team.pre=null;
team.next=null;
length--;
}
public String toString() {
Node team = head.next;
String vaString = "len:"+length+" ";
while (team != null) {
vaString +="key:"+team.key+" val:"+ team.value + " ";
team = team.next;
}
return vaString;
}
}
Map<Integer,Node> map=new HashMap<>();
DoubleList doubleList;//存储顺序
int maxSize;
LinkedList<Integer>list2=new LinkedList<>();
public LRUCache(int capacity) {
doubleList=new DoubleList();
maxSize=capacity;
}
public void print(){
System.out.print("maplen:"+map.keySet().size()+" ");
for(Integer in:map.keySet()){
System.out.print("key:"+in+" val:"+map.get(in).value+" ");
}
System.out.print(" ");
System.out.println("listLen:"+doubleList.length+" "+doubleList.toString()+" maxSize:"+maxSize);
}
public int get(int key) {
int val;
if(!map.containsKey(key))
return -1;
val=map.get(key).value;
Node team=map.get(key);
doubleList.deleteNode(team);
doubleList.add(team);
return val;
}
public void put(int key, int value) {
if(map.containsKey(key)){// 已经有这个key 不考虑长短直接删除然后更新
Node deleteNode=map.get(key);
doubleList.deleteNode(deleteNode);
}
else if(doubleList.length==maxSize){//不包含并且长度小于
Node first=doubleList.head.next;
map.remove(first.key);
doubleList.deleteFirst();
}
Node node=new Node(key,value);
doubleList.add(node);
map.put(key,node);
}
}
就这样，一个get和put都是O(1)复杂度的LRU写出来啦！
尾声
后来看了题解，才发现，Java中的LinkedHashMap也差不多是这种数据结构！几行解决，但是一般面试官可能不会认同，还是会希望大家能够手写一个双链表的。
class LRUCache extends LinkedHashMap<Integer, Integer>{
private int capacity;
public LRUCache(int capacity) {
super(capacity, 0.75F, true);
this.capacity = capacity;
}
public int get(int key) {
return super.getOrDefault(key, -1);
}
public void put(int key, int value) {
super.put(key, value);
}
@Override
protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry<Integer, Integer> eldest) {
return size() > capacity;
}
}
哈希+双链表虽然在未看题解的情况想出来，但是真的花了挺久才想到这个点，以前见得确实比较少，高效手写LRU到今天算是真真正正的完全掌握啦！
不过除了LRU,其他的页面置换算法无论笔试还是面试也是非常高频啊，大家有空自己梳理一下哦。
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