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缓存是一个计算机思维，对于重复的计算，缓存其结果，下次再算这个任务的时候，不去真正的计算，而是直接返回结果，能加快处理速度。当然有些会随时间改变的东西，缓存会失效，得重新计算。
比如缓存空间只有2个，要缓存的数据有很多，1，2，3，4，5，那么当缓存空间满了，需要淘汰一个缓存出去，其中淘汰算法有 LRU，LFU，FIFO，SC二次机会，老化算法，时钟工作集算法等等。
算法流程
LRU，最近最少使用，把数据加入一个链表中，按访问时间排序，发生淘汰的时候，把访问时间最旧的淘汰掉。
比如有数据 1，2，1，3，2
此时缓存中已有（1，2）
当3加入的时候，得把后面的2淘汰，变成（3，1）
LFU，最近不经常使用，把数据加入到链表中，按频次排序，一个数据被访问过，把它的频次+1，发生淘汰的时候，把频次低的淘汰掉。
比如有数据 1，1，1，2，2，3
缓存中有（1(3次)，2(2次)）
当3加入的时候，得把后面的2淘汰，变成（1(3次)，3(1次)）
区别：LRU 是得把 1 淘汰。
显然
LRU对于循环出现的数据，缓存命中不高
比如，这样的数据，1，1，1，2，2，2，3，4，1，1，1，2，2，2.....
当走到3，4的时候，1，2会被淘汰掉，但是后面还有很多1，2
LFU对于交替出现的数据，缓存命中不高
比如，1，1，1，2，2，3，4，3，4，3，4，3，4，3，4，3，4......
由于前面被（1(3次)，2(2次)）
3加入把2淘汰，4加入把3淘汰，3加入把4淘汰，然而3，4才是最需要缓存的，1去到了3次，谁也淘汰不了它了。
实现
leetcode上有两个题目
LRU：https://leetcode.com/problems/lru-cache/description/
LFU：https://leetcode.com/problems/lfu-cache/description/
要求是缓存的加入put()，缓存读取get()，都要在O(1)内实现。
LRU的一个实现方法：
用一个双向链表记录访问时间，因为链表插入删除高效，时间新的在前面，旧的在后面。
用一个哈希表记录缓存(key, value)，哈希查找近似O(1)，发生哈希冲突时最坏O(n)，同时哈希表中得记录 (key, (value, key_ptr))，key_ptr 是key在链表中的地址，为了能在O(1)时间内找到该节点，并把节点提升到表头。
链表中的key，能快速找到hash中的value，并删除。
LFU的一个实现方法：
用一个主双向链表记录（访问次数，从链表头），从链表中按时间顺序记录着（key）
用一个哈希表记录（key，(value, 主链表ptr，从链表ptr)）ptr表示该key在链表中的地址
然后，get，put都在哈希表中操作，近似O(1)，哈希表中有个节点在链表中的地址，能O(1)找到，并把节点提搞访问频次，链表插入删除也都是O(1)。
-------------------- 最后贴个AC的代码：--------------------
代码性能：1000000次加入，读取用时
LRU: 480ms
LFU: 510ms
NSCache: 2000ms
YYCache: 1400ms
LRU：
#include <list>
#include <unordered_map>
using namespace std;
class LRUCache {
public:
LRUCache(int capacity);
~LRUCache();
int get(int key); // 获取缓存，hash查找的复杂度
void put(int key, int value); // 加入缓存，相同的key会覆盖，hash插入的复杂度
private:
int max_capacity;
list<pair<int, int>> m_list; // 双向链表，pair<key, value>
unordered_map<int, list<pair<int, int>>::iterator> u_map; // 哈希map, vector + list 实现，<key, list::iter>
};
LRUCache::LRUCache(int capacity) {
max_capacity = capacity;
}
LRUCache::~LRUCache() {
max_capacity = 0;
u_map.clear();
m_list.clear();
}
int LRUCache::get(int key) {
auto it = u_map.find(key); // C++11 自动类型推断
if (it != u_map.end()) {
// splice() 合并 将 m_list 的 iter 移动到 m_list.begin() 中
m_list.splice(m_list.begin(), m_list, it->second);
return it->second->second; // return value
}
return -1;
}
void LRUCache::put(int key, int value) {
auto it = u_map.find(key);
if (it != u_map.end()) {
// 更新 key 的 value，并把 key 提前
it->second->second = value;
m_list.splice(m_list.begin(), m_list, it->second);
} else {
// 先判断是否满，满了要删除
if (m_list.size() >= max_capacity) {
int del_key = m_list.back().first;
u_map.erase(del_key);
m_list.pop_back();
}
// 插入到 u_map, list 中
m_list.emplace_front(key, value); // emplace_front 与 puch_front， emplace_front 不拷贝节点，不移动元素，高效
u_map[key] = m_list.begin();
}
}
LFU：
#include <list>
#include <unordered_map>
using namespace std;
// map value 结构
typedef struct LFUMapValue {
int value;
list<pair<int, list<int> > >::iterator main_it;
list<int>::iterator sub_it;
} LFUMapValue;
class LFUCache {
public:
LFUCache(int capacity);
~LFUCache();
int get(int key);
void put(int key, int value);
void right_move(LFUMapValue *value); // 把一个节点的key向右提高访问次数
private:
int max_cap;
int cur_cap;
// 储存 pair<count, subList<key> > 结构，count 访问次数，count 小到大，key 时间由新到旧
list<pair<int, list<int> > > m_list;
unordered_map<int, LFUMapValue> u_map; // 储存 <key, LFUMapValue> 结构
unordered_map<int, LFUMapValue>::iterator map_it;
};
LFUCache::LFUCache(int capacity) {
cur_cap = 0;
max_cap = capacity;
m_list.emplace_front(pair<int, list<int> >(1, list<int>())); // 插入 count == 1 的节点
}
LFUCache::~LFUCache() {
m_list.clear();
u_map.clear();
}
void LFUCache::right_move(LFUMapValue *value) {
auto pre = value->main_it;
auto pre_sub_it = value->sub_it;
auto next = pre;
next++;
if (next != m_list.end()) {
if (pre->first + 1 != next->first) { // 访问次数+1，判断是否相等
if (pre->second.size() == 1) {
pre->first++; // 这个 count 的 list 只有1个key，原地+1，不创建新节点
} else {
// next 前插入一个节点
auto it = m_list.emplace(next, pair<int, list<int> >(pre->first + 1, list<int>()));
it->second.splice(it