使用 Go 语言实现 LRU 缓存

文章目录

    • LRU 缓存的关键特性
    • 数据结构选型
    • LRU 缓存的结构设计
      • 操作流程图
    • 代码实现
      • 1. 定义节点和缓存结构
      • 2. 初始化 LRU 缓存
      • 3. 获取缓存值(`Get` 方法)
      • 4. 更新或插入值(`Put` 方法)
      • 5. 辅助方法
      • 6. 单元测试代码
    • 总结

在日常开发中,缓存是提高系统性能的重要手段。LRU(Least Recently Used)缓存是一种基于“最近最少使用”策略的缓存系统,其目的是在空间受限的情况下保留最新、最常用的数据。当缓存空间不足时,LRU 缓存会优先淘汰最久未被使用的数据,从而保持缓存的时效性。本文将详细讲解如何使用 Go 语言实现一个 LRU 缓存。

LRU 缓存的关键特性

  • 快速访问缓存内容Get 操作的时间复杂度为 (O(1))。
  • 快速插入和更新缓存Put 操作的时间复杂度也为 (O(1))。
  • 淘汰最久未使用的数据:当缓存满时,移除最久未访问的数据。

数据结构选型

为了实现 LRU 缓存的上述特性,常用的数据结构组合为 哈希表双向链表

  • 哈希表:用于快速访问缓存节点。
  • 双向链表:管理节点的访问顺序。每次访问时,将节点移动到链表头部;当缓存满时,移除链表尾部节点(即最久未访问的数据)。

通过这种组合,GetPut 的时间复杂度均为 (O(1))。

LRU 缓存的结构设计

在 LRU 缓存的设计中,我们需要以下两个核心组件:

  1. 双向链表节点 Node

    • 存储缓存的 keyvalue
    • 通过 prevnext 指针指向前后节点。
  2. LRUCache 缓存结构

    • capacity:缓存的容量。
    • cache:使用 map[int]*Node 作为哈希表,存储键值对和链表节点的映射。
    • headtail:虚拟头尾节点,用于链表的边界处理,避免在插入和删除操作时对边界条件进行额外判断。

操作流程图

下面是 LRU 缓存的整体操作流程概览:

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