LRU（Least recently used）

链表实现 通过一个链表保存数据，新数据插入到链表头部；每当缓存命中（即缓存数据被访问），则将数据移到链表头部；当链表满的时候，将链表尾部的数据丢弃。
用一个数组来存储数据，给每一个数据项标记一个访问时间戳，每次插入新数据项的时候，先把数组中存在的数据项的时间戳自增，并将新数据项的时间戳置为0并插入到数组中。每次访问数组中的数据项的时候，将被访问的数据项的时间戳置为0。当数组空间已满时，将时间戳最大的数据项淘汰。
利用LinkHashmap。当需要插入新的数据项的时候，如果新数据项在链表中存在，则把该节点移到链表头部，如果不存在，则新建一个节点，放到链表头部，若缓存满了，则把链表最后一个节点删除即可。在访问数据的时候，如果数据项在链表中存在，则把该节点移到链表头部，否则返回-1。这样一来在链表尾部的节点就是最近最久未访问的数据项。

LRU-K中的K代表最近使用的次数，因此LRU可以认为是LRU-1。LRU-K的主要目的是为了解决LRU算法“缓存污染”的问题，其核心思想是将“最近使用过1次”的判断标准扩展为“最近使用过K次”。

HASH

哈希算法（摘要算法或者散列算法）并不是一个特定的算法而是一类算法的统称。哈希算法也叫散列算法，一般来说满足这样的关系：f(data)=key，输入算法定义域内长度的data数据，经过哈希算法处理后输出一个定长的数据key。同时这个过程是不可逆的，无法由key逆推出data。

由于输入数据不定长，而输出的哈希值却是固定长度的，这意味着哈希值是一个有限的集合，而输入数据则可以是无穷多个。那么建立一对一关系明显是不现实的
。所以 ”碰撞“ (不同的输入数据输出了相同的哈希值)是必然会发生的，所以一个成熟的哈希算法会有较好的抗冲突性。同时在实现哈希表的结构时也要考虑到哈希冲突的问题。

即 data1 != data2，而f(key1) == f(key2)

哈希表

将keys与原始数据进行一一映射就得到了一个哈希表。一般来说哈希表M符合M[key]=data这种形式。

作用

哈希表的好处是当原始数据较大时，我们可以用哈希算法处理得到定长的哈希值key，那么这个key相对原始数据要小得多。我们就可以用这个较小的数据集来做索引，达到快速查找的目的。