LinkedHashMap+Iterable实现LRU算法(简单易懂)

一、LRU算法

LRU（Least recently used，最近最少使用）算法根据数据的历史访问记录来进行淘汰数据，其核心思想是“如果数据最近被访问过，那么将来被访问的几率也更高”。

也就是说当我压入一个新元素A到数据结构中，会存在三种情况：

1.数据结构中存在A，先移除A，再压入A(更新时间)

2.数据结构不存在A，但是数据结构容量还够，直接压入

3.数据结构中不存在A，但是数据结构容量不够，把最久没有使用的去掉，再把A压入

选取数据结构：

因为其中要记录压入元素的时间，那么我们自然想到越早压入就应该越在前面，因此就会想到跟压入顺序有关，那么LinkedHashMap就可以保存压入顺序。因为里面还要比较是否有相同的没，要把相同的移除。用HashMap这种结构就很方便，因为是hash查询O(1)复杂度。

但是存在一个问题，就把LinkedHashMap第一个元素去除，那么我们就要用到Iterable 去实现迭代器。用next去取第一个元素，就可以知道最久没有使用了。

二、代码

public class LRUCache<K, V> implements Iterable<K> {

    int MAX = 3;
    //实现LRU
     LinkedHashMap<K, V> cache =  new LinkedHashMap<>();

    @Override
    public Iterator<K> iterator() {
        //每次调用遍历器都是将最新的数据更新到这里
        Iterator<Map.Entry<K, V>> it = cache.entrySet().iterator();
        return new Iterator<K>() {
            @Override
            public boolean hasNext() {
                return it.hasNext();
            }

            @Override
            public K next() {
                return it.next().getKey();
            }
        };
    }

    public void cache(K key , V value){
        if(cache.containsKey(key)){
            cache.remove(key);
        }else if(cache.size() >= MAX){
            Iterator<K> it = cache.keySet().iterator();
            K next = it.next();
            cache.remove(next);
        }

        cache.put(key, value);
    }

    public static void main(String[] args) {
        LRUCache<String, Integer> lru = new LRUCache<>();

        lru.cache("A", 1);
        lru.cache("B", 2);
        lru.cache("C", 3);

        lru.cache("D", 4);
        lru.cache("C", 10);


        System.out.println(
                "leave <-" + StreamSupport.stream(lru.spliterator(), false)
                .map(x -> x.toString())
                .collect(Collectors.joining("<-")));
    }

}