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发布于2026-02-01 阅读(0)
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LRU缓存通过哈希表和双向链表结合实现,get和put操作均O(1)时间复杂度,最近访问节点置于链表头部,满时淘汰尾部最久未用节点。

LRU(Least Recently Used)缓存淘汰算法的核心思想是:当缓存满时,优先淘汰最久未使用的数据。为了高效实现,通常结合哈希表和双向链表,C++中可以用 unordered_map 和自定义的双向链表来完成。
使用一个双向链表维护访问顺序,最近访问的节点放在链表头部,最久未访问的在尾部。同时用哈希表快速定位节点位置:
定义双向链表节点和缓存容量:
struct ListNode {
int key, value;
ListNode *prev, *next;
ListNode(int k, int v) : key(k), value(v), prev(nullptr), next(nullptr) {}
};
成员变量包括:
封装两个辅助函数简化逻辑:
void removeNode(ListNode* node) {
node->prev->next = node->next;
node->next->prev = node->prev;
}
void addToHead(ListNode* node) {
node->next = head->next;
node->prev = head;
head->next->prev = node;
head->next = node;
}
这两个函数用于调整节点位置,保证 O(1) 时间复杂度。
#include <iostream> #include <unordered_map> using namespace std;class LRUCache { private: struct ListNode { int key, value; ListNode prev, next; ListNode(int k, int v) : key(k), value(v), prev(nullptr), next(nullptr) {} };
int capacity; unordered_map<int, ListNode*> cache; ListNode *head, *tail; void removeNode(ListNode* node) { node->prev->next = node->next; node->next->prev = node->prev; } void addToHead(ListNode* node) { node->next = head->next; node->prev = head; head->next->prev = node; head->next = node; } void moveToHead(ListNode* node) { removeNode(node); addToHead(node); } ListNode* popTail() { ListNode* last = tail->prev; removeNode(last); return last; }public: LRUCache(int cap) { capacity = cap; head = new ListNode(0, 0); tail = new ListNode(0, 0); head->next = tail; tail->prev = head; }
int get(int key) { if (cache.find(key) == cache.end()) return -1; ListNode* node = cache[key]; moveToHead(node); return node->value; } void put(int key, int value) { if (cache.find(key) != cache.end()) { ListNode* node = cache[key]; node->value = value; moveToHead(node); } else { ListNode* newNode = new ListNode(key, value); cache[key] = newNode; addToHead(newNode); if (cache.size() > capacity) { ListNode* removed = popTail(); cache.erase(removed->key); delete removed; } } } ~LRUCache() { for (auto& pair : cache) { delete pair.second; } delete head; delete tail; }};
int main() {
LRUCache lru(2);
lru.put(1, 1);
lru.put(2, 2);
cout << lru.get(1) << endl; // 输出 1
lru.put(3, 3); // 淘汰 key=2
cout << lru.get(2) << endl; // 输出 -1
return 0;
}
基本上就这些。用哈希表加双向链表,能保证 get 和 put 都是 O(1) 时间复杂度,符合 LRU 的高效要求。注意手动管理内存或改用智能指针避免泄漏。
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