如何实现LRU缓存？请解释你的算法和数据结构选择

默语

发布于 2025-05-21 15:20:06

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文章被收录于专栏：JAVAJAVA

如何实现LRU缓存？请解释你的算法和数据结构选择

摘要

LRU（Least Recently Used）缓存是一种常见的数据结构，广泛应用于内存管理和资源调度中，目的是保持一个固定大小的缓存，并且在缓存达到最大容量时，移除最久未被访问的元素。本文将详细介绍LRU缓存的实现方法，重点讲解所使用的算法和数据结构，并通过代码示例让小白用户能轻松理解。

引言

在计算机系统中，缓存技术可以大大提高访问速度，减少对慢速存储的依赖。LRU缓存是实现缓存淘汰策略的一个经典算法。LRU缓存基于“最久未使用”原则，将最近访问的数据保留在缓存中，淘汰最久未使用的数据。无论是系统缓存、数据库查询缓存，还是Web浏览器的历史记录，LRU算法都起到了至关重要的作用。

对于小白用户来说，理解LRU缓存的实现和背后的数据结构，能够帮助你更好地理解缓存管理原理，并在实际开发中应用该技术来提高系统性能。

正文

1. LRU缓存的基本原理

LRU缓存的核心思想很简单：每当你访问一个数据时，这个数据就变得“最近被使用过”，而那些没有被访问的数据将会被淘汰。为了快速实现这一点，我们需要一种数据结构，能够在常数时间内完成以下操作：

查找数据：判断某个数据是否在缓存中。
更新数据：访问数据后需要更新其“最近使用”状态。
删除数据：当缓存满时，需要删除最久未使用的数据。

为了实现这些功能，我们通常会使用两个主要的数据结构：

哈希表（HashMap）：用于快速查找缓存中的数据，保证查找操作为O(1)时间复杂度。
双向链表（Doubly Linked List）：用于表示缓存中的元素，并能够快速移动元素到链表的头部或尾部，保证更新和删除操作为O(1)时间复杂度。

2. 数据结构的选择

哈希表（HashMap）

哈希表可以通过键（key）直接访问对应的值（value），查找操作时间复杂度为O(1)。这是实现LRU缓存时最重要的数据结构，它让我们能够快速判断某个元素是否在缓存中。

双向链表（Doubly Linked List）

双向链表在LRU缓存中扮演着重要的角色。每当访问一个元素时，我们需要将其移动到链表的头部，表示它是最近被访问的。而当缓存满时，我们需要从链表的尾部删除最久未使用的元素。双向链表可以在O(1)时间内完成插入、删除、更新等操作，这是实现LRU缓存的关键。

3. LRU缓存的实现步骤

第一步：设计数据结构

我们将使用一个哈希表和一个双向链表：

哈希表用于存储键值对，键是缓存的元素，值是链表节点。
双向链表用于维护元素的访问顺序，头部表示最近访问的元素，尾部表示最久未访问的元素。

第二步：实现LRU缓存

下面是一个用Python实现的LRU缓存的代码示例：

class Node:
    def __init__(self, key, value):
        self.key = key
        self.value = value
        self.prev = None
        self.next = None

class LRUCache:
    def __init__(self, capacity: int):
        self.capacity = capacity
        self.cache = {}  # 哈希表，用于查找缓存的元素
        # 创建一个虚拟的头尾节点，方便操作
        self.head = Node(0, 0)
        self.tail = Node(0, 0)
        self.head.next = self.tail
        self.tail.prev = self.head

    def _remove(self, node):
        """移除节点"""
        prev = node.prev
        new = node.next
        prev.next = new
        new.prev = prev

    def _add(self, node):
        """将节点添加到头部"""
        node.prev = self.head
        node.next = self.head.next
        self.head.next.prev = node
        self.head.next = node

    def get(self, key: int) -> int:
        """获取缓存中的元素"""
        if key in self.cache:
            node = self.cache[key]
            self._remove(node)
            self._add(node)
            return node.value
        return -1

    def put(self, key: int, value: int) -> None:
        """添加元素到缓存"""
        if key in self.cache:
            node = self.cache[key]
            self._remove(node)
        elif len(self.cache) >= self.capacity:
            # 缓存满了，删除最久未使用的元素
            tail = self.head.next
            self._remove(tail)
            del self.cache[tail.key]
        
        new_node = Node(key, value)
        self.cache[key] = new_node
        self._add(new_node)

第三步：使用LRU缓存

现在你可以使用上面的LRU缓存类来实现缓存操作：

cache = LRUCache(2)  # 容量为2

cache.put(1, 1)
cache.put(2, 2)
print(cache.get(1))  # 返回 1
cache.put(3, 3)  # 移除最久未使用的元素 2
print(cache.get(2))  # 返回 -1 (未找到)
cache.put(4, 4)  # 移除最久未使用的元素 1
print(cache.get(1))  # 返回 -1 (未找到)
print(cache.get(3))  # 返回 3
print(cache.get(4))  # 返回 4