lru缓存

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Leetcode146 LRU缓存的三种写法【hot100算法个人笔记】【java写法】算法刷题打卡 | 今天也是重点题 ——LeetCode146. LRU 缓存。刷过这道题的小伙伴，大概率都写过「双向链表 + 哈希表」的手写实现，毕竟这是面试的经典考点。但你知道吗？JDK 其实早就给我们内置了 LRU 的核心实现，只要读懂 LinkedHashMap 的源码，我们只需要不到 30 行代码就能搞定这道中等难度的题目，甚至还能写出比官方题解更优雅的封装。

【LeetCode刷题】LRU缓存请你设计并实现一个满足 LRU (最近最少使用) 缓存约束的数据结构。实现 LRUCache 类：函数 get 和 put 必须以 O(1) 的平均时间复杂度运行。

老鼠只爱大米

LeetCode经典算法面试题 #146：LRU 缓存（双向链表、线程安全等多种实现方案详细解析）请你设计并实现一个满足 LRU (最近最少使用) 缓存约束的数据结构。实现 LRUCache 类：函数 get 和 put 必须以 O(1) 的平均时间复杂度运行。

[146 LRU缓存](https://leetcode.cn/problems/lru-cache/)维护一个双向链表保存缓存中的元素。如果元素超过容量阈值，则删除最久未使用的元素。为了实现这个功能，将get(), put()方法获取的元素添加到链表首部。为了在O(1)时间复杂度执行get()方法，再新建一个映射表，缓存key与链表节点。

一、LRU缓存LRU是Least Recently Used 的缩写，意为“最近最少使用”。它是一种常见的缓存淘汰策略，用于在缓存容量有限时，决定哪些数据需要被删除以腾出空间。 LRU 缓存的基本原则是： ①优先保留最近被访问的数据，因为这些数据在近期被再次访问的概率更高。 ②淘汰最近最少使用的数据，因为它们被再次访问的可能性较小。

【算法】LRU缓存难度：中等请你设计并实现一个满足 LRU (最近最少使用) 缓存约束的数据结构。实现 LRUCache 类：

别倒在黎明之前

【数据结构与算法】通过双向链表和HashMap实现LRU缓存详解这个双向链表采用的是有伪头节点和伪尾节点的与上一篇文章中单链表的实现不同，区别于在实例化这个链表时就初始化了的伪头节点和伪尾节点，并相互指向，在第一次添加节点时，不需要再考虑空指针指向问题了。

我是有底线的