如何设计一个LRU Cache？
Google和百度的面试题都出现了设计一个Cache的题目，什么是Cache，如何设计简单的Cache，通过搜集资料，本文给出个总结。
通常的问题描述可以是这样：
Question：
[1] Design a layer in front of a system which cache the last n requests and the responses to them from the system.
在一个系统之上设计一个Cache，缓存最近的n个请求以及系统的响应。
what data structure would you use to implement the cache in the later to support following operations.
用什么样的数据结构设计这个Cache才能满足下面的操作呢？
[a] When a request comes look it up in the cache and if it hits then return the response from here and do not pass the request to the system
[b] If the request is not found in the cache then pass it on to the system
[c] Since cache can only store the last n requests, Insert the n+1th request in the cache and delete one of the older requests from the cache
因为Cache只缓存最新的n个请求，向Cache插入第n+1个请求时，从Cache中删除最旧的请求。
[d]Design one cache such that all operations can be done in O(1) – lookup, delete and insert.
Cache简介：
Cache(高速缓存)， 一个在计算机中几乎随时接触的概念。CPU中Cache能极大提高存取数据和指令的时间，让整个存储器(Cache+内存)既有Cache的高速度，又能有内存的大容量；操作系统中的内存page中使用的Cache能使得频繁读取的内存磁盘文件较少的被置换出内存，从而提高访问速度；数据库中数据查询也用到Cache来提高效率；即便是Powerbuilder的DataWindow数据处理也用到了Cache的类似设计。Cache的算法设计常见的有FIFO(first in first out)和LRU(least
recently used)。根据题目的要求，显然是要设计一个LRU的Cache。
解题思路：
Cache中的存储空间往往是有限的，当Cache中的存储块被用完，而需要把新的数据Load进Cache的时候，我们就需要设计一种良好的算法来完成数据块的替换。LRU的思想是基于“最近用到的数据被重用的概率比较早用到的大的多”这个设计规则来实现的。
为了能够快速删除最久没有访问的数据项和插入最新的数据项，我们双向链表连接Cache中的数据项，并且保证链表维持数据项从最近访问到最旧访问的顺序。每次数据项被查询到时，都将此数据项移动到链表头部（O(1)的时间复杂度）。这样，在进行过多次查找操作后，最近被使用过的内容就向链表的头移动，而没有被使用的内容就向链表的后面移动。当需要替换时，链表最后的位置就是最近最少被使用的数据项，我们只需要将最新的数据项放在链表头部，当Cache满时，淘汰链表最后的位置就是了。
注： 对于双向链表的使用，基于两个考虑。首先是Cache中块的命中可能是随机的，和Load进来的顺序无关。其次，双向链表插入、删除很快，可以灵活的调整相互间的次序，时间复杂度为O(1)。
查找一个链表中元素的时间复杂度是O(n)，每次命中的时候，我们就需要花费O(n)的时间来进行查找，如果不添加其他的数据结构，这个就是我们能实现的最高效率了。目前看来，整个算法的瓶颈就是在查找这里了，怎么样才能提高查找的效率呢？Hash表，对，就是它，数据结构中之所以有它，就是因为它的查找时间复杂度是O(1)。
梳理一下思路：对于Cache的每个数据块，我们设计一个数据结构来储存Cache块的内容，并实现一个双向链表，其中属性next和prev时双向链表的两个指针，key用于存储对象的键值，value用户存储要cache块对象本身。
Cache的接口：
查询：
- 根据键值查询hashmap，若命中，则返回节点，否则返回null。
- 从双向链表中删除命中的节点，将其重新插入到表头。
- 所有操作的复杂度均为O(1)。
插入：
- 将新的节点关联到Hashmap
- 如果Cache满了，删除双向链表的尾节点，同时删除Hashmap对应的记录
- 将新的节点插入到双向链表中头部
更新：
- 和查询相似
删除：
- 从双向链表和Hashmap中同时删除对应的记录。