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文章目录
- **方式 1：直接使用 `LinkedHashMap`（简洁版）**
- **方式 2：手动实现哈希表 + 双向链表（底层原理版）**
- **步骤 1：定义双向链表节点**
- **步骤 2：构建 LRU 缓存结构**
- **性能对比**
- **扩展：线程安全 LRU 缓存**
- **总结**
在 Java 中实现 LRU（Least Recently Used）缓存淘汰算法，核心是通过 哈希表（快速访问） 和 双向链表（维护访问顺序） 的组合，保证
O(1) 时间复杂度的
get 和
put 操作。以下是两种典型实现方式：
方式 1：直接使用 LinkedHashMap（简洁版）
LinkedHashMap 内部已维护了插入顺序或访问顺序的双向链表，通过重写 removeEldestEntry 方法即可快速实现 LRU。
import java.util.LinkedHashMap;
import java.util.Map;public class LRUCache<K, V> extends LinkedHashMap<K, V> {private final int capacity;public LRUCache(int capacity) {// accessOrder=true: 按访问顺序排序（最近访问的放链表尾部）super(capacity, 0.75f, true);this.capacity = capacity;}@Overrideprotected boolean removeEldestEntry(Map.Entry<K, V> eldest) {// 当容量超过阈值时，自动删除最旧（链表头部）的条目return size() > capacity;}public static void main(String[] args) {LRUCache<Integer, String> cache = new LRUCache<>(2);cache.put(1, "A");cache.put(2, "B");cache.get(1); // 访问键1，使其成为最近使用cache.put(3, "C"); // 触发淘汰，键2被移除System.out.println(cache); // 输出: {1=A, 3=C}}
}
方式 2：手动实现哈希表 + 双向链表（底层原理版）
更底层地模拟 LRU 机制，适合需要深度定制或理解原理的场景。