設計一種緩存結構， 該結構在構造時確定大小， 假設大小為K， 並有兩個功能：
set(key,value)： 將記錄(key,value)插入該結構。
get(key)： 返回key對應的value值。

1． set和get方法的時間復雜度為O(1)。
2． 某個key的set或get操作一旦發生， 認為這個key的記錄成了最經常使用的。
3． 當緩存的大小超過K時， 移除最不經常使用的記錄， 即set或get最久遠的。

假設緩存結構的實例是cache， 大小為3， 並依次發生如下行為：
1． cache.set("A",1)。 最經常使用的記錄為("A",1)。
2． cache.set("B",2)。 最經常使用的記錄為("B",2)， ("A",1)變為最不經常的。
3． cache.set("C",3)。 最經常使用的記錄為("C",2)， ("A",1)還是最不經常的。
4． cache.get("A")。 最經常使用的記錄為("A",1)， ("B",2)變為最不經常的。
5． cache.set("D",4)。 大小超過了3， 所以移除此時最不經常使用的記錄("B",2)，加入記錄 ("D",4)， 並且為最經常使用的記錄， 然後("C",2)變為最不經常使用的記錄

上一題實現了LRU緩存算法， LFU也是一個著名的緩存算法
自行了解之後實現LFU中的set 和 get
要求： 兩個方法的時間復雜度都為O(1)

解：實現：

哈希表（Map）和雙向鏈表（LinkedList）

map中存的是（key, value） = （數據，結點（數據和值）） 當map中存放的是String，Integer.....時，存放的是值，的是自己定義的類型Node......時，實際存放的是引用，即內存地址

雙向鏈表：尾進頭出

當有結點加入的話，加入雙向鏈表尾部， 加入map中，

當進行get操作時，從map中找到那個結點，然後從鏈表中分離出這個結點，然後加到尾部

進行set操作時，在map中進行修改，然後從鏈表中再分離出這個結點，然後加到尾部

當數據超過指定大小之後，在雙向鏈表的頭部刪除，然後找到map中的值，也刪掉

設計可以變更的緩存結構（LRU）