哈希链表

哈希表是由若干个Key-Value组成的。在“逻辑”上，这些Key-Value是无所谓排列顺序的，谁先谁后都一样。

在哈希链表中，这些Key-Value不再是彼此无关的存在，而是被一个链条串了
起来。每一个Key-Value都具有它的前驱Key-Value、后继Key-Value，就像双向
链表中的节点一样。

原本无序的哈希表就拥有了固定的排列顺序
依靠哈希链表的有序性，我们可以把Key-Value按照最后的使用时间进行排序

将新插入的或者刚被访问的数据插入到链表的最右端
左端就是最近最少被访问的数据

假设这时缓存容量已经达到上限，必须先删除最近最少被访问的数据，那么位于哈希链表最左端的数据就会被删除，然后再把新数据插入最右端的位置。

LinkedHashMap已经实现了哈希链表

自己的JAVA实现

可以把LRU算法代码的构建类比为后端分层模型:持久层（Dao层）、业务层（Service层）、Servlet层

最底层就是链表

中间层就是用哈希map包装了链表操作(用哈希map的value存链表node)

最上层就是加上了LRU算法逻辑

定义链表节点

//链表节点class Node{public Node pre;public Node next;public String key;public String value;public Node(String key, String value) {this.key = key;this.value = value;}}

最底层

/*** 删除链表中任意位置的节点* @param node  要删除的节点* @return*/private String removeNode(Node node){if(node==head&&node==end){//链表只有一个元素，移除唯一的节点//头指针和尾指针都置空head=null;end=null;}else if(node==end){//移除尾节点end = end.pre;//尾指针前移一位end.next=null;}else if(node==head){//移除头节点head = head.next;//头指针后移一位head.pre = null;}else {//移除中间节点node.pre.next = node.next;node.next.pre = node.pre;}//将删除节点的key返回return node.key;}/*** 尾部插入节点* LRU算法每次都只能在尾部插入节点* 链表头部表示：最近最少使用的节点* @param node  要插入的节点*/private void addNode(Node node){if(end!=null){//链表有元素，则插入到end指针指向的元素后面end.next = node;node.pre = end;node.next = null;}//尾指针后移//不管之前链表有没有元素，node插入都将是链表最后一个元素end=node;if(head==null){//说明在没插入node之前是空链表//插入后只有node一个元素//node既是头也是尾head=node;}}/*** 刷新被访问的节点位置(就是再次访问链表中已经存在的元素,将他们放到链表尾)* @param node 被访问的节点*             这里Node node都是引用（node就是指针，指向node的指针）*             node和end,pre都是引用（指针)*/private void refreshNode(Node node){if(node==end){//访问的是尾节点，无需移动节点return;}//走到这一步都得把node指向的节点移动到链表尾//先删除这个节点removeNode(node);//在插入到尾部(尾插)addNode(node);}

中间层

//中间层***********/*** 从哈希map链表中删除key对应的value* 注意看传入参数* 其实本质就是链表指定位置的删除* 在外面套了一层哈希map的皮* @param key*/public void remove(String key){Node node =hashMap.get(key);removeNode(node);//链表中删除hashMap.remove(key);//哈希map中删除}/*** 从哈希map链表中添加key对应的value*  注意看传入参数*  其实本质就是链表尾插*  在外面套了一层哈希map的皮* @param key* @param value*/public void add(String key,String value){//新建链表节点Node node =new Node(key,value);//value本质保存到node中了addNode(node);//链表尾插hashMap.put(key,node);//哈希map中添加}

最上层

/*** 将key和value存入哈希map链表中..* 注意这里key和value都是String类型* 我们定义的：private HashMap<String,Node> hashMap;* @param key* @param value*/public void put(String key,String value){//获取HashMap中对应key值的valus//在LRU算法中，如果key对应的value不存在，则在链表末尾插入//如果key对应的value存在，则将该元素取出放到链表的末尾Node node = hashMap.get(key);//如果Key 不存在，则在末尾插入Key-Valueif(node==null){//哈希mao链表超过长度，移除头节点if(hashMap.size()>=limit){//头节点是最近最少使用的，移除String oldKey = removeNode(head);hashMap.remove(oldKey);}add(key,value);}else {//如果Key 存在，则刷新Key-Value(将其放入链表末尾)node.value = value;//更新值refreshNode(node);}}public String get(String key){Node node = hashMap.get(key);//没有存对应的key和valueif(node==null){String a="哈希链表没有 "+key+" 和与之对应的value";return a;}refreshNode(node);//将刚访问的节点放到链表末尾return node.value;}

测试方法：

public static void main(String[] args) {myLinkHashMap myLinkHashMap = new myLinkHashMap(4);myLinkHashMap.put("1","小红");myLinkHashMap.put("2","小明");myLinkHashMap.put("3","小强");System.out.println(myLinkHashMap.get("2"));System.out.println(myLinkHashMap.get("4"));myLinkHashMap.put("4","王丽");System.out.println(myLinkHashMap.get("4"));myLinkHashMap.put("5","小刚");System.out.println(myLinkHashMap.get("1"));}

可以看到，最近最少被使用的key="1"被LRU算法删除了。

完整代码：

package practice;import java.util.HashMap;public class myLinkHashMap {//链表节点class Node{public Node pre;public Node next;public String key;public String value;public Node(String key, String value) {this.key = key;this.value = value;}}private Node head;//头指针private Node end;//尾指针private int limit;//最大存储的链表节点数目(缓存存储上限)//注意这里的value是Node类型的//虽然用HashMap(无序的)存储的,但value是node类型，通过指针就把不同的value串联起来了private HashMap<String,Node> hashMap;public myLinkHashMap(int limit){this.limit = limit;hashMap = new HashMap<String,Node>();}//最底层************/*** 删除链表中任意位置的节点* @param node  要删除的节点* @return*/private String removeNode(Node node){if(node==head&&node==end){//链表只有一个元素，移除唯一的节点//头指针和尾指针都置空head=null;end=null;}else if(node==end){//移除尾节点end = end.pre;//尾指针前移一位end.next=null;}else if(node==head){//移除头节点head = head.next;//头指针后移一位head.pre = null;}else {//移除中间节点node.pre.next = node.next;node.next.pre = node.pre;}//将删除节点的key返回return node.key;}/*** 尾部插入节点* LRU算法每次都只能在尾部插入节点* 链表头部表示：最近最少使用的节点* @param node  要插入的节点*/private void addNode(Node node){if(end!=null){//链表有元素，则插入到end指针指向的元素后面end.next = node;node.pre = end;node.next = null;}//尾指针后移//不管之前链表有没有元素，node插入都将是链表最后一个元素end=node;if(head==null){//说明在没插入node之前是空链表//插入后只有node一个元素//node既是头也是尾head=node;}}/*** 刷新被访问的节点位置(就是再次访问链表中已经存在的元素,将他们放到链表尾)* @param node 被访问的节点*             这里Node node都是引用（node就是指针，指向node的指针）*             node和end,pre都是引用（指针)*/private void refreshNode(Node node){if(node==end){//访问的是尾节点，无需移动节点return;}//走到这一步都得把node指向的节点移动到链表尾//先删除这个节点removeNode(node);//在插入到尾部(尾插)addNode(node);}//中间层***********/*** 从哈希map链表中删除key对应的value* 注意看传入参数* 其实本质就是链表指定位置的删除* 在外面套了一层哈希map的皮* @param key*/public void remove(String key){Node node =hashMap.get(key);removeNode(node);//链表中删除hashMap.remove(key);//哈希map中删除}/*** 从哈希map链表中添加key对应的value*  注意看传入参数*  其实本质就是链表尾插*  在外面套了一层哈希map的皮* @param key* @param value*/public void add(String key,String value){//新建链表节点Node node =new Node(key,value);//value本质保存到node中了addNode(node);//链表尾插hashMap.put(key,node);//哈希map中添加}//最上层****************/*** 将key和value存入哈希map链表中..* 注意这里key和value都是String类型* 我们定义的：private HashMap<String,Node> hashMap;* @param key* @param value*/public void put(String key,String value){//获取HashMap中对应key值的valus//在LRU算法中，如果key对应的value不存在，则在链表末尾插入//如果key对应的value存在，则将该元素取出放到链表的末尾Node node = hashMap.get(key);//如果Key 不存在，则在末尾插入Key-Valueif(node==null){//哈希mao链表超过长度，移除头节点if(hashMap.size()>=limit){//头节点是最近最少使用的，移除String oldKey = removeNode(head);hashMap.remove(oldKey);}add(key,value);}else {//如果Key 存在，则刷新Key-Value(将其放入链表末尾)node.value = value;//更新值refreshNode(node);}}public String get(String key){Node node = hashMap.get(key);//没有存对应的key和valueif(node==null){String a="哈希链表没有 "+key+" 和与之对应的value";return a;}refreshNode(node);//将刚访问的节点放到链表末尾return node.value;}public static void main(String[] args) {myLinkHashMap myLinkHashMap = new myLinkHashMap(4);myLinkHashMap.put("1","小红");myLinkHashMap.put("2","小明");myLinkHashMap.put("3","小强");System.out.println(myLinkHashMap.get("2"));System.out.println(myLinkHashMap.get("4"));myLinkHashMap.put("4","王丽");System.out.println(myLinkHashMap.get("4"));myLinkHashMap.put("5","小刚");System.out.println(myLinkHashMap.get("1"));}}

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