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wzjs 2025/8/5 6:49:57

做外贸网站,seo网络推广报价,制作图片的软件哪个好,政府网站建设简报文章目录 **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…

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}}
}