LRU是Least Recently Used的缩写，即最近最久未使用，常用于页面置换算法，是为虚拟页式存储管理服务的。
LRU算法的提出，是基于这样一个事实：在前面几条指令中使用频繁的页面很可能在后面的几条指令中频繁使用。反过来说，已经很久没有使用的页面很可能在未来较长的一段时间内不会被用到。
设计并实现了一个最近最少使用（LRU）缓存的数据结构，它应该支持以下操作：get和set。
get(key)——如果键存在于缓存中，则获得键值（总是正数），否则返回-1。
set(key, value)——如果键不存在，则设置或插入值。当缓存达到其容量时，应在插入新项之前使最近最少使用的项无效。
分析：LRU缓存可使用一个HashMap和双向链表实现。HashMap，使得get的时间是O（1）；双向链表使节点添加/删除操作O（1）。
定义双向链表的节点：
class Node{
int key;
int value;
Node pre;
Node next;
public Node(int key, int value){
this.key = key;
this.value = value;
}
}
public class LRUCache {
int capacity;
HashMap<Integer, Node> map = new HashMap<Integer, Node>();
Node head=null;
Node end=null;
public LRUCache(int capacity) {
this.capacity = capacity;
}
public int get(int key) {
if(map.containsKey(key)){
Node n = map.get(key);
remove(n);
setHead(n);
return n.value;
}
return -1;
}
public void remove(Node n){
if(n.pre!=null){
n.pre.next = n.next;
}else{
head = n.next;
}
if(n.next!=null){
n.next.pre = n.pre;
}else{
end = n.pre;
}
}
public void setHead(Node n){
n.next = head;
n.pre = null;
if(head!=null)
head.pre = n;
head = n;
if(end ==null)
end = head;
}
public void set(int key, int value) {
if(map.containsKey(key)){
Node old = map.get(key);
old.value = value;
remove(old);
setHead(old);
}else{
Node created = new Node(key, value);
if(map.size()>=capacity){
map.remove(end.key);
remove(end);
setHead(created);
}else{
setHead(created);
}
map.put(key, created);
}
}
}
关于操作系统的内存管理，如何节省利用容量不大的内存为最多的进程提供资源，一直是研究的重要方向。而内存的虚拟存储管理，是现在最通用，最成功的方式—— 在内存有限的情况下，扩展一部分外存作为虚拟内存，真正的内存只存储当前运行时所用得到信息。这无疑极大地扩充了内存的功能，极大地提高了计算机的并发度。虚拟页式存储管理，则是将进程所需空间划分为多个页面，内存中只存放当前所需页面，其余页面放入外存的管理方式。
有利就有弊，虚拟页式存储管理增加了进程所需的内存空间，却也带来了运行时间变长这一缺点：进程运行过程中，不可避免地要把在外存中存放的一些信息和内存中已有的进行交换，由于外存的低速，这一步骤所花费的时间不可忽略。因而，采取尽量好的算法以减少读取外存的次数，也是相当有意义的事情。
