什么是LRU缓存函数？
LRU是Least Recently Used的缩写，即最近最少使用，是一种常用的页面置换算法，选择最近最久未使用的页面予以淘汰。该算法赋予每个页面一个访问字段，用来记录一个页面自上次被访问以来所经历的时间 t，当须淘汰一个页面时，选择现有页面中其 t 值最大的，即最近最少使用的页面予以淘汰。
回到正题，
运用你所掌握的数据结构，设计和实现一个 LRU (最近最少使用) 缓存机制 。
实现 LRUCache 类：
LRUCache(int capacity) 以正整数作为容量 capacity 初始化 LRU 缓存
int get(int key) 如果关键字 key 存在于缓存中，则返回关键字的值，否则返回 -1 。
void put(int key, int value) 如果关键字已经存在，则变更其数据值；如果关键字不存在，则插入该组「关键字-值」。当缓存容量达到上限时，它应该在写入新数据之前删除最久未使用的数据值，从而为新的数据值留出空间。
你是否可以在 O(1) 时间复杂度内完成这两种操作？
示例：
输入
["LRUCache", "put", "put", "get", "put", "get", "put", "get", "get", "get"]
[[2], [1, 1], [2, 2], [1], [3, 3], [2], [4, 4], [1], [3], [4]]
输出
[null, null, null, 1, null, -1, null, -1, 3, 4]
解释
LRUCache lRUCache = new LRUCache(2);
lRUCache.put(1, 1); // 缓存是 {1=1}
lRUCache.put(2, 2); // 缓存是 {1=1, 2=2}
lRUCache.get(1); // 返回 1
lRUCache.put(3, 3); // 该操作会使得关键字 2 作废，缓存是 {1=1, 3=3}
lRUCache.get(2); // 返回 -1 (未找到)
lRUCache.put(4, 4); // 该操作会使得关键字 1 作废，缓存是 {4=4, 3=3}
lRUCache.get(1); // 返回 -1 (未找到)
lRUCache.get(3); // 返回 3
lRUCache.get(4); // 返回 4
思路：
这个缓存器主要有两个成员函数，get和put。
其中 get 函数是通过输入 key 来获得 value，如果成功获得后，这对 (key, value) 升至缓存器中最常用的位置（顶部），如果 key 不存在，则返回 -1 。
而 put 函数是插入一对新的 (key, value)，如果原缓存器中有该 key，则需要先删除掉原有的，将新的插入到缓存器的顶部。如果不存在，则直接插入到顶部。
若加入新的值后缓存器超过了容量，则需要删掉一个最不常用的值，也就是底部的值。
具体实现时我们需要三个私有变量，cap , l 和 m，其中 cap 是缓存器的容量大小，l 是保存缓存器内容的列表，m 是 HashMap，保存关键值 key 和缓存器各项的迭代器之间映射，方便我们以 O(1) 的时间内找到目标项。
然后我们再来看 get 和 put 如何实现。
其中，get 相对简单些，我们在 m 中查找给定的key，若不存在直接返回 -1；如果存在则将此项移到顶部。
对于 put ，我们也是现在 m 中查找给定的 key，如果存在就删掉原有项，并在顶部插入新来项，然后判断是否溢出，若溢出则删掉底部项(最不常用项)。
解一：
/** * @param {number} capacity */ var LRUCache = function(capacity) { this.capacity = capacity; this.listHead = null; this.listTail = null; this.map = {}; this.len = 0; }; /** * @param {number} key * @return {number} */ LRUCache.prototype.get = function(key) { let node = this.map[key]; if (typeof node === ‘object‘) { if (this.listTail !== node) { if (node.prev) { node.prev.next = node.next; node.next.prev = node.prev; } else { this.listHead = node.next; this.listHead.prev = null; } this.listTail.next = node; node.prev = this.listTail; node.next = null; this.listTail = node; } return node.val; } else { return -1; } }; /** * @param {number} key * @param {number} value * @return {void} */ LRUCache.prototype.put = function(key, value) { if (this.get(key) !== -1) { this.map[key].val = value; return; } let newNode = new Node(key, value); this.map[key] = newNode; if (this.len === this.capacity) { if (!this.listHead) return; delete this.map[this.listHead.key]; this.listHead = this.listHead.next; if (this.listHead) this.listHead.prev = null; this.listTail.next = newNode; newNode.prev = this.listTail; this.listTail = newNode; } else { if (!this.listHead) { this.listHead = this.listTail = newNode; } else { this.listTail.next = newNode; newNode.prev = this.listTail; this.listTail = newNode; } this.len++; } }; function Node(key, val) { this.key = key; this.val = val; this.next = null; this.prev = null; }
解二：
// 一个Map对象在迭代时会根据对象中元素的插入顺序来进行 // 新添加的元素会被插入到map的末尾，整个栈倒序查看 class LRUCache { constructor(capacity) { this.secretKey = new Map(); this.capacity = capacity; } get(key) { if (this.secretKey.has(key)) { let tempValue = this.secretKey.get(key); this.secretKey.delete(key); this.secretKey.set(key, tempValue); return tempValue; } else return -1; } put(key, value) { // key存在，仅修改值 if (this.secretKey.has(key)) { this.secretKey.delete(key); this.secretKey.set(key, value); } // key不存在，cache未满 else if(this.secretKey.size<this.capacity){ this.secretKey.set(key, value); } // 添加新key，删除旧key else{ this.secretKey.set(key,value); // 删除map的第一个元素，即为最长未使用的 this.secretKey.delete(this.secretKey.keys().next().value); } } } let cache = new LRUCache(2); cache.put(1, 1); cache.put(2, 2); console.log("cache.get(1)", cache.get(1))// 返回 1 cache.put(3, 3);// 该操作会使得密钥 2 作废 console.log("cache.get(2)", cache.get(2))// 返回 -1 (未找到) cache.put(4, 4);// 该操作会使得密钥 1 作废 console.log("cache.get(1)", cache.get(1))// 返回 -1 (未找到) console.log("cache.get(3)", cache.get(3))// 返回 3 console.log("cache.get(4)", cache.get(4))// 返回 4