设计一个LRU Cache_java 面试题生成一个简单的 lru cache-优快云博客

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/sraing/article/details/79485972

本文介绍了一种基于HashMap和双向链表实现LRUCache的方法，支持插入、替换及查找操作，时间复杂度均为O(1)。通过扩展LinkedHashMap并调整其移除最旧条目的策略，实现了LRU缓存。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

原来遇到的一个面试题，今天意外想起，记录一下。

问题：设计实现一个LRU Cache，需要支持三种操作：插入(insert)、替换(replace)、查找（lookup）

思路：用HashMap做为基础容器，容器内Value组成双向链表，由双向链表支持LRU的替换策略。

链表需要维持数据项从最近访问到最旧访问的顺序。

插入：当Cache未满时，新的数据项只需插到双链表头部即可。时间复杂度为O(1).
替换：当Cache已满时，将新的数据项插到双链表头部，并删除双链表的尾结点即可。时间复杂度为O(1).
查找：每次数据项被查询到时，都将此数据项移动到链表头部。

实现：

Java实现非常简单，LinkedHashMap自身已经实现了顺序存储，默认情况下是按照元素的添加顺序存储，也可以启用按照访问顺序存储，即最近读取的数据放在最前面，最早读取的数据放在最后面，然后它还有一个判断是否删除最老数据的方法，默认是返回false，即不删除数据，我们使用LinkedHashMap实现LRU缓存的方法就是对LinkedHashMap实现简单的扩展。

public static class LRULinkedHashMap<K, V> extends LinkedHashMap<K, V> {  
  
        /** serialVersionUID */  
        private static final long serialVersionUID = -5933045562735378538L;  
  
        /** 最大数据存储容量 */  
        private static final int  LRU_MAX_CAPACITY     = 1024;  
  
        /** 存储数据容量  */  
        private int               capacity;  
  
        /** 
         * 默认构造方法 
         */  
        public LRULinkedHashMap() {  
            super();  
        }  
  
        /** 
         * 带参数构造方法 
         * @param initialCapacity   容量 
         * @param loadFactor        装载因子 
         * @param isLRU             是否使用lru算法，true：使用（按方案顺序排序）;false：不使用（按存储顺序排序） 
         */  
        public LRULinkedHashMap(int initialCapacity, float loadFactor, boolean isLRU) {  
            super(initialCapacity, loadFactor, true);  
            capacity = LRU_MAX_CAPACITY;  
        }  
  
        /** 
         * 带参数构造方法 
         * @param initialCapacity   容量 
         * @param loadFactor        装载因子 
         * @param isLRU             是否使用lru算法，true：使用（按方案顺序排序）;false：不使用（按存储顺序排序） 
         * @param lruCapacity       lru存储数据容量        
         */  
        public LRULinkedHashMap(int initialCapacity, float loadFactor, boolean isLRU, int lruCapacity) {  
            super(initialCapacity, loadFactor, true);  
            this.capacity = lruCapacity;  
        }  
  
        /**  
         * @see java.util.LinkedHashMap#removeEldestEntry(java.util.Map.Entry) 
         */  
        @Override  
        protected boolean removeEldestEntry(Entry<K, V> eldest) {  
            System.out.println(eldest.getKey() + "=" + eldest.getValue());  
              
            if(size() > capacity) {  
                return true;  
            }  
            return false;  
        }  
    }