什么是 LRU
　　LRU Cache是一个Cache的置换算法，含义是“近少使用”，把满足“近少使用”的数据从Cache中剔除出去，并且保证Cache中第一个数据是近刚刚访问的，因为这样的数据更有可能被接下来的程序所访问。
　　LRU的应用比较广泛，基础的内存页置换中用了，对了，这里有个概念要清楚一下，Cache不见得是CPU的高速缓存的那个Cache，这里的Cache直接翻译为缓存，是两种存储方式的速度有比较大的差别，都可以用Cache缓存数据，比如硬盘明显比内存慢，所以常用的数据我们可以Cache在内存中。
　　LRU 基本算法描述
　　前提：
　　由于我只是简单实现一下这个算法，所以数据都用int代替，下一个版本会改成模板形式的，更加通用。
　　要求：
　　只提供两个接口，一个获取数据getValue(key)，一个写入数据putValue(key，value)
　　无论是获取还是写入数据，当前这个数据要保持在容易访问的位置
　　缓存数量有限，长时间没被访问的数据应该置换出缓存
　　算法：
　　为了满足上面几个条件，实际上可以用一个双向链表来实现，每次访问完数据（不管是获取还是写入），调整双向链表的顺序，把刚刚访问的数据调整到链表的前方，以后再访问的时候速度将快。
　　为了方便，提供一个头和一个尾节点，不存具体的数，链表的基本形式如下面的这个简单表述
　　Head <===> Node1 <===> Node2 <===> Node3 <===> Near
　　OK，这么些，比较简单，实现起来也不难，用c++封装一个LRUCache类，类提供两个方法，分别是获取和更新，初始化类的时候传入Cache的节点数。
　　先定义一个存数据的节点数据结构
　　typedef struct _Node_{
　　int key;    //键
　　int value;  //数据
　　struct _Node_ *next;  //下一个节点
　　struct _Node_ *pre;   //上一个节点
　　}CacheNode;
　　类定义：
class LRUCache{
public:
LRUCache(int cache_size=10);  //构造函数，默认cache大小为10
~LRUCache();<span style="white-space:pre">      </span>      //析构函数
int getValue(int key);             //获取值
bool putValue(int key，int value);  //写入或更新值
void displayNodes();               //辅助函数，显示所有节点
private:
int cache_size_;                   //cache长度
int cache_real_size_;              //目前使用的长度
CacheNode *p_cache_list_head;      //头节点指针
CacheNode *p_cache_list_near;      //尾节点指针
void detachNode(CacheNode *node);  //分离节点
void addToFront(CacheNode *node);  //将节点插入到第一个
};
　　类实现：
LRUCache::LRUCache(int cache_size)
{
cache_size_=cache_size;
cache_real_size_=0;
p_cache_list_head=new CacheNode();
p_cache_list_near=new CacheNode();
p_cache_list_head->next=p_cache_list_near;
p_cache_list_head->pre=NULL;
p_cache_list_near->pre=p_cache_list_head;
p_cache_list_near->next=NULL;
}
LRUCache::~LRUCache()
{
CacheNode *p;
p=p_cache_list_head->next;
while(p!=NULL)
{
delete p->pre;
p=p->next;
}
delete p_cache_list_near;
}
void LRUCache::detachNode(CacheNode *node)
{
node->pre->next=node->next;
node->next->pre=node->pre;
}
void LRUCache::addToFront(CacheNode *node)
{
node->next=p_cache_list_head->next;
p_cache_list_head->next->pre=node;
p_cache_list_head->next=node;
node->pre=p_cache_list_head;
}
int LRUCache::getValue(int key)
{
CacheNode *p=p_cache_list_head->next;
while(p->next!=NULL)
{
if(p->key == key) //catch node
{
detachNode(p);
addToFront(p);
return p->value;
}
p=p->next;
}
return -1;
}
bool LRUCache::putValue(int key，int value)
{
CacheNode *p=p_cache_list_head->next;
while(p->next!=NULL)
{
if(p->key == key) //catch node
{
p->value=value;
getValue(key);
return true;
}
p=p->next;
}
if(cache_real_size_ >= cache_size_)
{
cout << "free" <<endl;
p=p_cache_list_near->pre->pre;
delete p->next;
p->next=p_cache_list_near;
p_cache_list_near->pre=p;
}
p=new CacheNode();//(CacheNode *)malloc(sizeof(CacheNode));
if(p==NULL)
return false;
addToFront(p);
p->key=key;
p->value=value;
cache_real_size_++;
return true;
}
void LRUCache::displayNodes()
{
CacheNode *p=p_cache_list_head->next;
while(p->next!=NULL)
{
cout << " Key : " << p->key << " Value : " << p->value << endl;
p=p->next;
}
cout << endl;
}
　　说在后面的话
　　其实，程序还可以优化，首先，把数据int类型换成模板形式的通用类型，另外，数据查找的时候复杂度为O(n)，可以换成hash表来存数据，链表只做置换处理，这样查找添加的时候速度将快很多。