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做个赌博网站需要多少钱,教育培训网,展馆展示设计公司6,公司宣传网页文章目录 **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)双向链表(维护访问顺序) 的组合,保证 O(1) 时间复杂度的 getput 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。

步骤 1:定义双向链表节点
http://www.dtcms.com/wzjs/23333.html

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