LRU算法实现解析：从数组到LinkedHashMap

"LRU算法的四种实现方式包括数组、链表、链表与哈希映射的结合，以及使用Java中的LinkedHashMap。这些实现方法基于LRU（Least Recently Used）策略，即最近最少使用的数据在缓存满时优先被淘汰。" LRU算法的核心思想是优先保留最近被访问过的数据，而淘汰那些长时间未被访问的数据。这种策略在内存有限但数据访问具有局部性的场景下非常有效。以下是四种LRU算法的详细说明： 1. **数组实现**： 这种方法使用数组存储数据，并为每个数据项记录一个访问时间戳。当插入新数据时，更新所有现有数据的时间戳并添加新数据。访问数据时，更新其时间戳。当数组满时，淘汰时间戳最大的数据。但这种方法维护时间戳的开销较大，且操作效率较低，时间复杂度为O(n)。 2. **链表实现**： 链表实现中，新数据项被插入到链表头部，每次访问数据则将其移动到头部。链表尾部的数据是最久未访问的，当链表满时，淘汰尾部数据。虽然定位数据的时间复杂度为O(n)，但插入和删除操作较为高效。 3. **链表与哈希映射结合**： 这是更常见的实现方式，结合了链表的插入和删除效率及哈希映射的快速查找特性。数据项通过哈希映射快速定位，然后在链表中进行操作。访问或插入时，更新链表头部，满时删除链表尾部数据。这种方法在性能上优于前两种。 4. **使用Java的LinkedHashMap**： Java的`LinkedHashMap`类提供了内置的LRU功能，它是一个双向链表和哈希表的组合。默认情况下，它按照插入顺序维护元素，但可以通过设置构造参数使其按访问顺序排序。当缓存满时，可以通过重写`removeEldestEntry()`方法决定是否删除最不常用的数据。这种方式简化了LRU实现，但在Java环境中特别适用。 在实际应用中，通常选择第三种或第四种方法，因为它们在性能和操作便利性之间取得了较好的平衡。尤其是`LinkedHashMap`，它提供了一种高效且简洁的LRU缓存实现方式。在Java中，可以通过设置构造函数的`accessOrder`参数为`true`来实现按访问顺序排列的`LinkedHashMap`，进而实现LRU策略。