手写实现：LRU缓存淘汰策略详解

"LRU算法是IT领域中的一个关键概念，主要应用于内存管理和数据结构设计，特别是作为缓存淘汰策略。它全称为Least Recently Used（最近最少使用），其核心思想是优先移除最近最长时间未被访问的数据，以便为新数据腾出空间或保持内存的高效利用。在计算机科学中，LRU算法常用于实现像Web浏览器的缓存、操作系统缓存以及数据库查询优化等场景。 在实际应用中，LRU算法通常是通过哈希表和双向链表结合来实现的。哈希表用来快速查找元素，而双向链表则记录了每个元素的访问顺序。当缓存达到预设容量时，如果插入新数据会导致链表头部的元素被替换，那么这个位于头部的元素就是最近最少使用的，会被删除。 编写一个手写LRU算法，你需要理解以下关键步骤： 1. **数据结构设计**： - 使用一个哈希表（通常称为`HashMap`或`Dictionary`）来存储缓存中的键值对。 - 结合一个双向链表（`Doubly Linked List`），其中每个节点包含键值对的引用，同时维护两个指针：`prev`（前一个节点）和`next`（后一个节点）。 2. **插入操作**： - 当新数据插入时，首先检查该键是否已存在于哈希表中。若存在，更新链表位置并更新哈希表的引用。 - 若不存在，将新数据添加到链表尾部，并将其键值对加入哈希表。 3. **删除操作**： - 删除链表头部的节点（最近最少使用的节点），同时从哈希表中移除该键值对。 - 将被删除节点的后一个节点移动到链表头部。 4. **查询操作**： - 查找指定键的值时，直接通过哈希表定位到对应的节点，返回其值。同时更新该节点在链表中的位置，表示其最近被访问过。 5. **缓存淘汰策略**： - 当缓存满且需要插入新数据时，遵循“先进先出”的原则，即删除链表头部（最早插入的）的节点。 阅读者可以通过本文了解LRU算法的实现原理和代码示例，从而在实际编程挑战中解决LeetCode中的[146. LRU缓存机制](https://leetcode-cn.com/problems/lru-cache/)等问题。通过实践，可以深入掌握这种数据结构和算法，提高编程技巧，尤其是在面试中展示自己的问题解决能力。Labuladong的辅助工具也是一个不错的学习资源，提供了刷题和学习算法的便利。"