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## 单向链表
单向链表也叫单链表，是链表中最简单的一种形式，它的每个节点包含两个域，一个信息域（元素域）和一个链接域。这个链接指向链表中的下一个节点，而最后一个节点的链接域则指向一个空值。
- 表元素域elem用来存放具体的数据。
- 链接域next用来存放下一个节点的位置（python中的标识）
- 变量p指向链表的头节点（首节点）的位置，从p出发能找到表中的任意节点。
### 节点实现
```
class SingleNode(object):
"""单链表的结点"""
def __init__(self,item):
# _item存放数据元素
self.item = item
# _next是下一个节点的标识
self.next = None
```
### 单链表的操作
- is_empty() 链表是否为空
- length() 链表长度
- travel() 遍历整个链表
- append(item) 链表尾部添加元素
- add(item) 链表头部添加元素
- insert(pos, item) 指定位置添加元素
- search(item) 查找节点是否存在
- remove(item) 删除节点
### 单链表的实现
```
class SingleLinkList(object):
"""单链表"""
def __init__(self, node=None):
self.__head = node
def is_empty(self):
"""判断链表是否为空"""
return self.__head == None
def length(self):
"""链表长度"""
# cur初始时指向头节点
cur = self.__head
count = 0
# 尾节点指向None，当未到达尾部时
while cur != None:
count += 1
# 将cur后移一个节点
cur = cur.next
return count
def travel(self):
"""遍历链表"""
cur = self.__head
while cur != None:
print(cur.item)
cur = cur.next
print()
```
### 头部添加元素
```
def add(self, item):
"""头部添加元素"""
# 先创建一个保存item值的节点
node = SingleNode(item)
# 将新节点的链接域next指向头节点，即_head指向的位置
node.next = self.__head
# 将链表的头_head指向新节点
self._head = node
```
### 尾部添加元素
```
def append(self, item):
"""尾部添加元素"""
node = SingleNode(item)
# 先判断链表是否为空，若是空链表，则将_head指向新节点
if self.is_empty():
self.__head = node
# 若不为空，则找到尾部，将尾节点的next指向新节点
else:
cur = self._head
while cur.next != None:
cur = cur.next
cur.next = node
```
### 指定位置添加元素
```
def insert(self, pos, item):
"""指定位置添加元素"""
# 若指定位置pos为第一个元素之前，则执行头部插入
if pos <= 0:
self.add(item)
# 若指定位置超过链表尾部，则执行尾部插入
elif pos > (self.length()-1):
self.append(item)
# 找到指定位置
else:
node = SingleNode(item)
count = 0
# pre用来指向指定位置pos的前一个位置pos-1，初始从头节点开始移动到指定位置
pre = self._head
while count < (pos-1):
count += 1
pre = pre.next
# 先将新节点node的next指向插入位置的节点
node.next = pre.next
# 将插入位置的前一个节点的next指向新节点
pre.next = node
```
### 删除节点
```
def remove(self,item):
"""删除节点"""
cur = self._head
pre = None
while cur != None:
# 找到了指定元素
if cur.item == item:
# 如果第一个就是删除的节点
if not pre:
# 将头指针指向头节点的后一个节点
self._head = cur.next
else:
# 将删除位置前一个节点的next指向删除位置的后一个节点
pre.next = cur.next
break
else:
# 继续按链表后移节点
pre = cur
cur = cur.next
```
### 查找节点是否存在
```
def search(self,item):
"""链表查找节点是否存在，并返回True或者False"""
cur = self.__head
while cur != None:
if cur.item == item:
return True
cur = cur.next
return False
```
### 链表与顺序表的对比
链表失去了顺序表随机读取的优点，同时链表由于增加了结点的指针域，空间开销比较大，但对存储空间的使用要相对灵活。
<table>
<thead>
<tr>
<th>操作</th>
<th style="text-align:center">链表</th>
<th>顺序表</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<td>访问元素</td>
<td style="text-align:center">O(n)</td>
<td>O(1)</td>
</tr>
<tr>
<td>在头部插入/删除</td>
<td style="text-align:center">O(1)</td>
<td>O(n)</td>
</tr>
<tr>
<td>在尾部插入/删除</td>
<td style="text-align:center">O(n)</td>
<td>O(1)</td>
</tr>
<tr>
<td>在中间插入/删除</td>
<td style="text-align:center">O(n)</td>
<td>O(n)</td>
</tr>
</tbody>
</table>
注意虽然表面看起来复杂度都是 O(n)，但是链表和顺序表在插入和删除时进行的是完全不同的操作。链表的主要耗时操作是遍历查找，删除和插入操作本身的复杂度是O(1)。顺序表查找很快，主要耗时的操作是拷贝覆盖。因为除了目标元素在尾部的特殊情况，顺序表进行插入和删除时需要对操作点之后的所有元素进行前后移位操作，只能通过拷贝和覆盖的方法进行。
### 写链表代码建议
* 理解指针或引用的含义
* 警惕指针丢失
* 重点留意边界条件处理
* 举例画图，辅助思考
## 如何实现LRU缓存淘汰算法?
缓存是一种提高数据读取性能的技术，在硬件设计、软件开发中都有着非常广泛的应用，比如常见的 CPU 缓存、数据库缓存、浏览器缓存等等。
<br>缓存的大小有限，当缓存被用满时，哪些数据应该被清理出去，哪些数据应该被保留？这就需要缓存淘汰策略来决定。常见的策略有三种：先进先出策略 FIFO（First In，First Out）、最少使用策略 LFU（Least Frequently Used）、最近最少使用策略 LRU（Least Recently Used）。
<br>这些策略你不用死记，我打个比方你很容易就明白了。假如说，你买了很多本技术书，但有一天你发现，这些书太多了，太占书房空间了，你要做个大扫除，扔掉一些书籍。那这个时候，你会选择扔掉哪些书呢？对应一下，你的选择标准是不是和上面的三种策略神似呢？
<br>我的思路是这样的：我们维护一个有序单链表，越靠近链表尾部的结点是越早之前访问的。当有一个新的数据被访问时，我们从链表头开始顺序遍历链表。
1. 如果此数据之前已经被缓存在链表中了，我们遍历得到这个数据对应的结点，并将其从原来的位置删除，然后再插入到链表的头部。
2. 如果此数据没有在缓存链表中，又可以分为两种情况：
* 如果此时缓存未满，则将此结点直接插入到链表的头部；
* 如果此时缓存已满，则链表尾结点删除，将新的数据结点插入链表的头部。
