連結串列（上）—— LRU 快取淘汰演算法的實現
經典的連結串列應用場景就是 LRU 快取淘汰演算法。
1. 連結串列結構
陣列需要一塊連續的記憶體空間來儲存，對記憶體的要求比較高。而連結串列不需要，它通過“ 指標 ”將一組零散的記憶體塊串聯起來使用。
三種常見的連結串列結構： 單鏈表 、 雙向連結串列 和 迴圈連結串列 。
單鏈表：頭結點記錄連結串列的基地址，可以用來遍歷整條連結串列。尾結點的指標指向空地址 NULL，表示最後的結點。每個結點儲存資料 data 和後繼指標 next，如下：
針對連結串列的插入和刪除操作，只需要考慮相鄰結點的指標改變，所以對應的時間複雜度是 O(1)。但是，隨機訪問需要從頭結點開始遍歷，所以時間複雜度是 O(n)。
迴圈連結串列是一種特殊的單鏈表，它的尾結點指標指向連結串列的頭結點，優點是從鏈尾到鏈頭比較方便。當要處理的資料具有環型結構特點時，就特別適合採用迴圈連結串列，比如約瑟夫問題。
雙向連結串列支援兩個方向，每個結點有個後繼指標 next 指向後面的結點和一個前驅指標 prev 指向前面的結點。它支援雙向遍歷，帶來了操作的靈活性。雙向連結串列可以支援 O(1) 時間複雜度的情況下找到前驅結點，這使得它在某些情況下的插入、刪除等操作比單鏈表簡單高效。對於一個有序連結串列，雙向連結串列的按值查詢的效率也要比單鏈表高一些。
在實際的軟體開發中，雙向連結串列儘管比較費記憶體，但比單鏈表的應用更加廣泛。Java 語言中的 LinkedHashMap 就用到了雙向連結串列，這是用空間換時間的設計思想。
2. 連結串列、陣列效能比較
| 時間複雜度 | 陣列 | 連結串列 |
|---|---|---|
| 插入、刪除 | O(n) | O(1) |
| 隨機訪問 | O(1) | O(n) |
陣列簡單易用，在實現上使用的是連續的記憶體空間，可以藉助 CPU 的快取機制，預讀陣列中的資料，所以訪問效率更高。而連結串列在記憶體中並不是連續儲存，所以對 CPU 快取不友好，沒辦法有效預讀。（此處是區域性性原理）
陣列的缺點是大小固定，要佔用整塊連續記憶體空間。如果陣列過大，容易導致 OOM。擴容時需要拷貝陣列，非常耗時。連結串列本身沒有大小的限制，天然地支援動態擴容。
如果程式碼對記憶體的使用非常苛刻，那陣列就是更適合的選擇。連結串列需要額外儲存指標結點，頻繁的增刪操作容易造成記憶體碎片，如果用 Java 語言，就可能導致頻繁 GC。
如何用連結串列實現 LRU 快取呢？
維護一個有序單鏈表，靠近尾部的結點是最早訪問的。當有資料被訪問時，從頭開始遍歷連結串列。
- 如果資料被快取過，遍歷得到對應的結點，把它從原來位置刪除，插入到連結串列頭部。
- 如果沒有快取過，那麼分兩種情況：
- 如果快取沒滿，那麼直接把新資料插入連結串列尾部；
- 如果快取已滿，那麼把尾結點刪除，新資料插入連結串列頭部。
基於連結串列的實現思路，快取訪問的時間複雜度為 O(n)。考慮一下優化，比如引入散列表老記錄每個資料的位置，使訪問時間複雜度降到 O(1)。
思考題：
如何判斷一個字串是否是迴文字串？如果字串是通過單鏈表來儲存的，那該如何來判斷是一個迴文串呢？
自己是從事了七年開發的Android工程師，不少人私下問我，2019年Android進階該怎麼學，方法有沒有？
沒錯，年初我花了一個多月的時間整理出來的學習資料，希望能幫助那些想進階提升Android開發，卻又不知道怎麼進階學習的朋友。【 包括高階UI、效能優化、架構師課程、NDK、Kotlin、混合式開發（ReactNative+Weex）、Flutter等架構技術資料 】，希望能幫助到您面試前的複習且找到一個好的工作，也節省大家在網上搜索資料的時間來學習。
資料獲取方式：加入Android架構交流QQ群聊：513088520 ，進群即領取資料！！！
點選連結加入群聊【Android移動架構總群】：加入群聊
資料大全