经典的链表应用场景就是 LRU 缓存淘汰算法。
1. 链表结构
数组需要一块连续的内存空间来存储，对内存的要求比较高。而链表不需要，它通过“指针”将一组零散的内存块串联起来使用。
三种常见的链表结构：单链表、双向链表和循环链表。
单链表：头结点记录链表的基地址，可以用来遍历整条链表。尾结点的指针指向空地址 NULL，表示最后的结点。每个结点存储数据 data 和后继指针 next，如下：
针对链表的插入和删除操作，只需要考虑相邻结点的指针改变，所以对应的时间复杂度是 O(1)。但是，随机访问需要从头结点开始遍历，所以时间复杂度是 O(n)。
循环链表是一种特殊的单链表，它的尾结点指针指向链表的头结点，优点是从链尾到链头比较方便。当要处理的数据具有环型结构特点时，就特别适合采用循环链表，比如约瑟夫问题。
双向链表支持两个方向，每个结点有个后继指针 next 指向后面的结点和一个前驱指针 prev 指向前面的结点。它支持双向遍历，带来了操作的灵活性。双向链表可以支持 O(1) 时间复杂度的情况下找到前驱结点，这使得它在某些情况下的插入、删除等操作比单链表简单高效。对于一个有序链表，双向链表的按值查询的效率也要比单链表高一些。
在实际的软件开发中，双向链表尽管比较费内存，但比单链表的应用更加广泛。Java 语言中的 LinkedHashMap 就用到了双向链表，这是用空间换时间的设计思想。
2. 链表、数组性能比较
| 时间复杂度 | 数组 | 链表 |
|---|---|---|
| 插入、删除 | O(n) | O(1) |
| 随机访问 | O(1) | O(n) |
数组简单易用，在实现上使用的是连续的内存空间，可以借助 CPU 的缓存机制，预读数组中的数据，所以访问效率更高。而链表在内存中并不是连续存储，所以对 CPU 缓存不友好，没办法有效预读。（此处是局部性原理）
数组的缺点是大小固定，要占用整块连续内存空间。如果数组过大，容易导致 OOM。扩容时需要拷贝数组，非常耗时。链表本身没有大小的限制，天然地支持动态扩容。
如果代码对内存的使用非常苛刻，那数组就是更适合的选择。链表需要额外存储指针结点，频繁的增删操作容易造成内存碎片，如果用 Java 语言，就可能导致频繁 GC。
如何用链表实现 LRU 缓存呢？
维护一个有序单链表，靠近尾部的结点是最早访问的。当有数据被访问时，从头开始遍历链表。
- 如果数据被缓存过，遍历得到对应的结点，把它从原来位置删除，插入到链表头部。
- 如果没有缓存过，那么分两种情况：
- 如果缓存没满，那么直接把新数据插入链表尾部；
- 如果缓存已满，那么把尾结点删除，新数据插入链表头部。
基于链表的实现思路，缓存访问的时间复杂度为 O(n)。考虑一下优化，比如引入散列表老记录每个数据的位置，使访问时间复杂度降到 O(1)。
思考题：
如何判断一个字符串是否是回文字符串？如果字符串是通过单链表来存储的，那该如何来判断是一个回文串呢？
